百度沈抖：传统云计算不再是主角，智能计算呼唤新一代“操作系统”

　　4月16日，Create 2024 百度AI开发者大会在深圳召开。期间，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖正式发布新一代智能计算操作系统——万源，通过对AI原生时代的智能计算平台进行抽象与封装设计，为用户屏蔽掉云原生系统与异构算力的复杂性，提升AI原生应用开发效率与体验。

　　沈抖表示，随着大模型技术的不断演进，通过自然语言进行编程正在成为现实。编程将不再面向过程或者面向对象，而是面向需求;编程的过程将成为开发者表达愿望的过程，并为操作系统带来革命性的变化。

　　在操作系统的内核中，底层硬件从以CPU算力为主变成以GPU算力为主，并且新增了被大模型压缩的世界知识。操作系统管理的对象发生了本质的变化，从管理进程、管理微服务，进化为管理智能。

　　“传统的云计算系统依然重要，但不再是主角，我们需要一个全新的操作系统，对新的计算平台，也就是智能计算做好抽象和封装，重新定义人机交互，为开发者提供更简单、更流畅的开发体验。”沈抖如是说。

　　(百度智能云发布新一代智能计算操作系统——万源)

　　本次大会上，百度智能云全新推出的“万源”智能计算操作系统，旨在“桥接”算力效能与应用创新。具体来讲，万源主要由Kernel(内核)、Shell(外壳)、Toolkit(工具)三层构成，底层屏蔽掉云原生系统与异构算力的复杂性，上层则为AI原生应用的敏捷开发提供支撑与保障。

　　首先，在内核层，在算力资源管理方面，百度百舸·AI异构计算平台针对大模型训练、推理等任务，对智算集群的设计、调度、容错等环节进行了专项优化。目前，百舸能够实现万卡集群上的模型有效训练时长占比超过98.8%，线性加速比、带宽有效性分别高达95%，算力效能业界领先。

　　此外，百舸还兼容昆仑芯、昇腾、海光DCU、英伟达、英特尔等国内外主流AI芯片，支持用户以最小代价完成算力适配。相比模型推理，“一云多芯”在模型训练场景中是极难攻坚的难题，主要包含两类细分场景：

　　1、智算集群中存在多个训练任务，单一厂商芯片只服务单一任务;

　　2、在每个独立的模型训练任务中同时使用不同厂商芯片。这就需要解决不同厂商芯片算力均匀切分、芯片间通信效率优化等问题，难度极高。

　　(业界领先的单一任务一云多芯大模型训练解决方案)

　　目前，百舸已经实现了单一训练任务下不同厂商芯片的混合训练，且百卡规模性能损失不超过3%，千卡规模性能损失不超过5%，业界领先。最大程度上屏蔽硬件之间差异，帮助用户摆脱单一芯片的依赖，实现更优成本，打造更具弹性的供应链体系。

　　万源内核中的另一个重要组成部分是大模型。大模型能够将巨量的世界知识进行高效压缩，并将自然语言的理解、生成、逻辑、记忆能力进行封装。

　　目前，万源内核中既包含了业界领先的ERNIE 4.0、ERNIE 3.5大语言模型，也包括ERNIE Speed/Lite/Tiny等轻量级模型、文心视觉大模型和各具特色的第三方大模型，充分满足用户在不同业务场景下的多样化需求。

　　在内核层之上是Shell层，通过百度智能云千帆ModelBuilder解决内核中模型的管理、调度、二次开发等问题，屏蔽掉模型开发的复杂性，帮助更多人只投入少量的数据、资源和精力，就能快速精调出适合自己业务的模型。

　　同时，在实际应用中，ModelBuidler提供的模型路由服务，能够自动为不同难度的任务选择合适参数规模的模型，给出平衡效果与成本的最优模型组合。经测算，在模型效果基本持平的情况下，模型路由平均降低推理成本多达30%!

　　在Shell层之上，千帆AppBuilder和AgentBuilder共同构成了工具层，为开发者提供强大的AI原生应用开发能力。尤其是AppBuilder提供的工作流编排功能，支持开发者使用预置的模板和组件，轻松定制自己的业务流程，还能够集成、扩建自己的特色组件，在不同节点上选用适合的模型，通过灵活的编排实现业务逻辑。

　　在AppBuilder上开发AI原生应用的过程中，还可以直接调用通过ModelBuilder精调过的模型，让整个开发过程变得极为流畅和便捷。在应用开发完成后，可以一键发布到百度搜索、微信公众号等平台，也可以通过API或SDK的方式直接集成到用户自己的系统中，真正做到极速开发、轻松上市。

　　万源作为开放的操作系统，未来还将进一步开放生态合作，为应用开发者提供更多能力和接口;助力企业打造专属的垂直行业操作系统;将万源部署在客户自有智算中心，提供稳定、安全、高效的智能计算平台服务;适配更多厂商异构芯片并发挥其最大效能。

　　当前，大模型技术与AI原生应用正在促使云服务向以AI为核心的新一代智能计算操作系统方向发展，这一趋势不仅反映了技术发展的内在逻辑，也体现了市场需求的强劲推力，并开启一个由AI驱动的崭新的智能云时代。