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百度百舸 · AI异构计算平台，包含AI计算、AI存储、AI加速、AI容器四大核心套件，具有高性能、高弹性、高速互联、高性价比等特性。充分汲取了百度异构计算平台多年的技术积累，深度融合推荐、无人驾驶、生命科学、NLP等场景的实践经验，能为AI场景提供软硬一体解决方案，加速AI工程化落地。

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平台架构

四大套件：

AI计算

百度太行提供了基于自研GPU硬件架构X-MAN的高性能实例，充分满足AI单机训练、分布式集群训练、AI推理部署等对算、存、传的性能诉求。

能力描述：

异构计算

支持百度自研昆仑AI芯片，多规格商业GPU、FPGA。

X-MAN AI超级服务器

GPU多卡NVLink互联，集群RDMA网络通信。

百度太行弹性裸金属

统一计算架构，云产品无缝接入，性能零损耗。

AI存储

百度沧海是百度智能云的存储产品体系，基于AI存储架构，从数据上云、数据存储、数据处理和数据加速为计算提供全链条的支撑。

能力描述：

高效管理

5级存储+最全生命周期，统一数据湖、智能生命周期管理；

海量高性能

统一海量数据平台，高性能存储、高速缓存极致性能；

智能处理

三大类30+种智能处理能力，存算一体为数据和业务增效。

AI加速

存训推一体化加速。通过对存储访问、模型训练和推理的加速进一步提速AI任务。

能力描述：

数据湖存储加速RapidFS

利用内存与硬盘空间，搭建分布式缓存系统，加速数据集访问，训练效率提升5~10倍；

分布式训练加速AIAK-Training

通过通信加速和算子融合等技术，提升分布式训练的性能，在典型模型场景下吞吐提升50%~150%；

推理加速AIAK-Inference

通过图优化跟算子融合等技术，提升推理的是性能，在典型模型场景下时延降低40%~60%。

AI容器

AI容器提供GPU显存和算力的共享与隔离，集成PaddlePaddle、TensorFlow、Pytorch等主流深度学习框架，支持AI任务编排、管理等。

能力描述：

GPU容器虚拟化

提供GPU资源共享、隔离，支持算力、显存编解码；

AI容器调度

支持Gang、Spread、Binpack调度，GPU架构感知调度；

加速引擎

支持千卡规模自研通信库；算子加速可提升数倍推理效率。

方案优势：

高效率

提供AI超级服务器、RDMA网络、大吞吐低延时的并行文件系统、AI增强的容器调度等软硬协同方案，大大提升训练速度和推理效率。

高密度

支持GPU资源共享与隔离、架构感知调度，让容器以更细颗粒度调度使用GPU资源，提升异构资源的容器化部署密度，提升资源利用率。

良好易用性

内置PaddlePaddle、TensorFlow、Pytorch等多种主流深度学习框架，满足不同使用需求和习惯。

多场景部署

可根据业务需求在不同场景部署落地，公有云、IDC等场景均可输出AI异构计算平台的解决方案。

乐高式拼接

AI计算、AI存储、AI容器三大核心产品均可各自独立提供服务，并能够无缝兼容存量的基础设施。

应用场景：

营销广告

商品推荐、视频推荐、广告精准投放等场景的开发、训练和推理

无人驾驶

环境感知、路径规划、行为决策与控制等场景中的开发、训练等

生物科技

生物基因、药品研发等高性能、密集型计算场景的开发、训练、推理

语音语义

问答系统、文本分析、智能翻译等场景的开发、训练和推理

计算机视觉

人脸识别、静态图像识别、视频/监控识别、医疗影像诊断等场景的开发、训练、推理

场景实践：

营销推荐

场景描述

以推荐、广告CTR为核心场景的电商、短视频等业务，面对千亿维稀疏特征、TB级参数模型，模型开发、训练、推理过程中有大量GPU使用场景，训练场景下有大量数据并行和模型并行，GPU之间通信非常频繁、存储吞吐量较高。

业务价值

相比于CPU训练集群，性价比提升5~40倍

多个模型，CTR提升显著

无人驾驶

场景描述

无人驾驶训练包括感知、决策规划、定位等场景，其中感知场景GPU使用量较多，感知场景的点云与CV场景模型结构本身比较简单，但有千万到亿条海量训练数据，需要数据并行训练。感知环节输出样本，输入给预测+决策模型进行训练

业务价值

GPU资源利用率提升50%以上；

极大减少自建基础设施维护成本。

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