信通院最新報告：百度文心飛槳協同優化 推理性能提升百余倍

近日，中國信息通信研究院（簡稱“中國信通院”）對外發布《人工智能發展報告（2024年）》。報告指出，隨著國產深度學習框架技術能力不斷完善，百度飛槳等國產框架正快速崛起，基于國產框架的行業解決方案向垂直領域快速滲透。未來，人工智能逐步進入大規模賦能新型工業化階段，國產深度學習框架將迎來新一輪發展機遇，繼續加強滲透。

深度學習框架是支撐大模型技術創新的核心工具，對大模型技術發展至關重要。它通過提供高效開發環境、靈活擴展機制、模型復用與共享功能，以及分布式訓練與推理能力，極大簡化復雜算法的開發、優化和實際應用過程，顯著降低大模型開發門檻，提高設計、訓練和部署深度學習模型的效率。以百度文心大模型為例，通過與飛槳框架協同優化，其推理性能提升了百余倍。中國互聯網絡信息中心（CNNIC）不久前發布的《生成式人工智能應用發展報告（2024）》也強調，深度學習框架已成為生成式人工智能的迭代關鍵。

2022年以來，大模型行業飛速發展，全球大模型廠商的模型矩陣不斷擴充完善。信通院報告指出，在Scaling Law驅動下，大模型支持模態已逐步從自然語言處理拓展到多模態理解和生成等場景。2024年，大模型推理理解能力躍遷，并開始探索垂類領域應用落地。

語言、視覺和多模態三類基礎模型布局

截取自中國信息通信研究院《人工智能發展報告（2024年）》

在大模型技術快速迭代的要求下，大規模分布式訓練正成為框架發展的新發力點，百度飛槳所采納的集成分布式能力的一體化通用發展路徑，是這一進程中的重要路線之一。作為中國首個自主研發、功能豐富、開源開放的深度學習平臺，百度飛槳框架原生支持超大規模分布式訓練能力，推出端到端自適應分布式訓練技術，實現了低成本自動并行開發、最優并行策略自動選擇和異步流水調度，突破了模型結構和硬件環境多樣導致的分布式訓練策略開發復雜、訓練性能調優難的技術瓶頸。

公開數據顯示，截至2024年11月，百度飛槳文心開發者數量已達1808萬，服務了43萬家企業，創建了101萬個模型。

此外，2024年大模型應用也迎來了爆發。相較于傳統應用開發，智能應用開發的門檻大幅降低。報告認為，一方面，大模型服務化供給加速了智能技術的普惠化落地，Agent、RAG等框架成為常用AI 應用開發框架；另一方面，大模型應用開發工具趨于平臺化，不僅整合了必要的開發工具、框架與服務，還極大地簡化了從模型調用到應用部署的全過程，為開發者提供了高效、便捷的創新環境。例如，百度智能云千帆AppBuilder面向不同開發能力的用戶和開發場景，分別以零代碼態、低代碼態、代碼態的產品形態，幫助開發者構建AI原生應用。

展望未來，信通院報告表示，引入強化學習等技術來增強大模型能力仍是近期技術演進的重點方向，多模態模型、智能體有望加速突破。隨著人工智能賦能新型工業化向縱深發展，人工智能在實體經濟中的應用場景將進一步拓展，加速向生產制造環節滲透，加速邁向全方位、深層次智能化轉型升級新階段。