Hou Zhenyu 氏は、Baidu がさまざまな AI ネイティブ クラウド製品を発売し、クラウド コンピューティングにおける大規模モデル テクノロジーの再構築に取り組んでいることを発表しました。

百度は2023百度クラウドインテリジェンスカンファレンス・インテリジェントコンピューティングカンファレンスで、AIヘテロジニアスコンピューティングプラットフォーム「Baige 3.0」、インテリジェントコンピューティングネットワークプラットフォーム、自社開発のクラウドネイティブデータベースGaiaDB 4.0などの新製品を一斉に発表した。

その中で、Baige 3.0 は、AI ネイティブ アプリケーションと大規模モデルのトレーニングと推論のための包括的な特別な最適化とアップグレードを実行しました。 Wanka レベルの超大規模 AI クラスター コンピューティングをサポートし、自社構築のインテリジェント コンピューティング インフラストラクチャと比較して、モデルのトレーニングと推論の点で最大スループットがそれぞれ 30% と 60% 向上し、リソース使用率の点で、 Baige 3.0 は、最大 98% の超高クラスター有効トレーニング時間比率と 95% の有効ネットワーク帯域幅利用率を達成し、クラスターの有効なコンピューティング能力を完全に解放します。

AI ネイティブ時代のインテリジェント コンピューティング能力の需要と供給のバランスの問題を解決するために、インテリジェント コンピューティング ネットワーク プラットフォームは、インテリジェント コンピューティング センター、スーパーコンピューティング センター、エッジ ノードなどのインテリジェント コンピューティング ノードへのグローバル アクセスをサポートします。 Baidu とサードパーティによって構築されました。分散した異種コンピューティング リソースを接続することにより、統合されたコンピューティング ネットワーク リソース プールが形成されます。同時に、Baidu は、Baidu が独自に開発した高度な計算能力スケジューリング アルゴリズムを使用して、さまざまな計算能力リソースのステータス、パフォーマンス、使用率、その他の指標をインテリジェントに分析し、統一的なスケジューリングを実行します。これにより、インテリジェント コンピューティング業界のリソースの利用率が効果的に向上します。

GaiaDB 4.0 は、並列クエリ機能を強化することで単一マシン コンピューティングのボトルネックの問題を解決するクラウドネイティブ データベースです。クロスマシン マルチコア並列クエリを実装し、混合負荷およびリアルタイム分析のビジネス シナリオでパフォーマンスを 10 倍以上向上させます

Baidu Groupの副社長であるHou Zhenyu氏は、AIネイティブ時代には、繁栄したAIネイティブエコシステムを構築するための強固な基盤を築くために、大規模モデルのインフラストラクチャシステムを包括的に再構築する必要があると強調しました。

Hou Zhenyu 氏は次のように述べています。「大規模モデルの再構築クラウド コンピューティングは、主に 3 つのレベルで反映されています。AI ネイティブ クラウドはクラウド コンピューティングのパターンを変えるでしょう。サービスとしてのモデル (MaaS) は新しい基本サービスになり、AI ネイティブ アプリケーションは新しい研究開発パラダイムを生み出す。」

コンピューティング能力の観点から、よりスマートな計算を実行します

これまで、クラウド インフラストラクチャ層では、インターネット アプリケーションからモバイル インターネット アプリケーションに至るまで、最下層は CPU コンピューティング チップに基づいていました。しかし、人工知能アプリケーションにおける GPU またはヘテロジニアス コンピューティングの需要が大幅に増加するにつれて、クラウド市場の基礎となるコンピューティング能力は GPU ベースの

に移行し始めています。

2023 年の第 3 四半期に、Nvidia の収益は Intel を上回り、Nvidia の最新の市場価値は Intel の 1 兆米ドルを超えました。将来的には、GPU の成長は CPU の成長をはるかに超えるでしょう。この傾向の下、AI ネイティブ アプリケーション システムの実装をサポートするには、大規模モデル向けのクラウド コンピューティング インフラストラクチャ システムを包括的に再構築する必要があります。

具体的には、クラウド コンピューティングの包括的な再構築は、モデル指向のインテリジェント コンピューティング インフラストラクチャ、データ指向のデータ インフラストラクチャ、およびアプリケーション指向のクラウド インフラストラクチャの包括的なアップグレードの 3 つの領域に反映され、コンピューティングがよりスマートになります

モデル層では、大規模なモデル、つまりModel as a Service (MaaS)がより一般的になってきています

MaaS は、Al の導入の敷居を大幅に下げ、Al にとって真の包括的なメリットを実現します。MaaS が依存する新しい IT インフラストラクチャは、既存のクラウド コンピューティング市場の最下層構造をさらに破壊します。

Baidu Intelligent Cloud の実際の経験によると、8 月 31 日に文信尼岩が完全にオープンして以来、過去 4 か月間で、Baidu Intelligent Cloud Qianfan 大型モデル プラットフォーム (Baidu Intelligent Cloud によって開始された MaaS プラットフォーム) の毎日の API の数は電話が10倍に増えた。顧客は主に、インターネット、教育、電子商取引、マーケティング、携帯電話、自動車などのさまざまな業界から来ています。過去 6 か月間で、多くの企業が実際に大規模なモデルを広範囲に使用し始めていることがはっきりとわかります。

アプリケーション層では、アプリケーション開発の方法が完全に変わりました

大規模モデルの理解、生成、ロジック、メモリの独自の機能がネイティブ アプリケーション開発の新しいパラダイムを導き、アプリケーション テクノロジ スタック、データ フロー、ビジネス フロー全体が変化します これまで、CPU ベースのアプリケーション開発は主にビジネス ロジックによって推進されていましたが、従来の人工知能の研究開発では、独立したシナリオごとにデータを取得し、モデルをゼロからトレーニングする必要がありました。現在、人工知能のネイティブ アプリケーションは主に、強力な大規模モデル機能とデータ駆動型開発に依存しています。企業は、シーン データを直接使用して、基本的な大規模モデルに基づいて微調整し、専用の大規模モデルを生成し、大規模モデルを再トレーニングすることなく、そのモデル機能を使用してネイティブ人工知能アプリケーションを設計できます。エンタープライズビジネスの拡大に伴い、より多くの競争シナリオデータが蓄積され、モデルやアプリケーションの効果が向上し、データドリブンの好循環が形成されています

具体的には、大規模なモデル駆動型 AI ネイティブ アプリケーション開発の新しいパラダイムでは、いくつかの新しい変化が見られます。

まずは「新しいシーン」です。

生成大規模言語モデルは、理解、生成、推論、記憶などの複数の側面で予想を超える機能を実証し、インテリジェンスの出現をもたらし、実装可能な多くの新しいビジネス シナリオ アプリケーションを生み出しました。パーソナルアシスタント、インテリジェントなコピーライティング作成、GBI（インテリジェントビジネス分析）、コーディングアシスタントなど。

2つ目は「新しいアーキテクチャ」です。 これらの新しいシナリオを実装する過程で、大規模モデルは、RAG、インテリジェント エージェントなどを生成するための検索機能の強化など、多くの新しいシステム アーキテクチャも生み出しました。

3つ目は「新たな開発エコロジー」です。 大規模モデルを核として、オーケストレーション ツール LangChain、AI アプリケーション開発ツール PromptFlow、データ フレームワーク Llamalndex など、開発者ツール レイヤーにもいくつかの新しいツールが登場しました。

データとアルゴリズムのサポート。大規模なモデルに関しては、強力な深層学習モデル ライブラリを構築し、さまざまなシナリオのニーズを満たすさまざまなネイティブ アプリケーション モデルを提供する必要があります。インテリジェントなコンピューティング能力の観点からは、プロセッサと GPU のコンピューティング能力を強化し、A 社のネイティブ アプリケーションの複雑なコンピューティング タスクをサポートする効率的なコンピューティング リソースを提供する必要があります。データに関しては、ネイティブ アプリケーションのデータを大量に収集し、データ マイニングと分析を実行し、正確にパーソナライズされたサービスを提供する必要があります。アルゴリズムに関しては、A 社のネイティブ アプリケーションのインテリジェンス レベルを向上させるために、高度な機械学習アルゴリズムを開発する必要があります。これらのサポートを通じてのみ、真に豊かなネイティブ アプリケーション エコシステムを構築できます

AI ネイティブ アプリケーション開発の新しいパラダイムの 3 つの要素は相互依存しています。大規模モデルは AI ネイティブ アプリケーションの中核であり、インテリジェント コンピューティングはそれらを確実にサポートします。新しい研究開発パラダイムは、開発者が大規模モデルの機能に基づいてアプリケーションを効率的に開発するのに役立ちます。データ フライホイールは、AI ネイティブ アプリケーションを成功させるために必要な条件であり、大規模なモデル機能を迅速に反復して製品エクスペリエンスを継続的に向上させることができます。

Hou Zhenyu 氏は次のように述べています。「2024 年には、真に輝く AI ネイティブ アプリケーションが誕生すると信じています。」

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