听说，现在已经有企业在构建大规模的集群了！什么是“大规模集群”呢？指的是将成千上万的GPU或AI加速卡组合在一起，提供巨大的计算能力。
这种集群建设的必要性是什么呢？答案是肯定的。随着AI技术的飞速发展，大模型的应用越来越广泛，需要更强的计算能力来支撑。业界的大佬们已经开始这样干了。
由于AGI的火爆，引发了算力的“军备竞赛”，大规模的集群已经成为业界顶尖大模型公司的标配。而国内的大模型厂商也在互相竞争，积极筹建大规模的集群。
构建大规模的集群并非易事。需要有巨大的资金投入。一台服务器就需要大量的资金，而大规模的集群则需要数万台服务器，资金需求量极大。技术上的挑战也是巨大的。例如，跨地域部署就是一个难以解决的问题。
为什么非要跨地域部署呢？一方面是因为单一物理数据中心难以满足大规模集群的电力需求；大规模的集群会对所在区域的电网造成冲击，超出电网的配电限制。大规模集群还需要巨大的空间来部署服务器和配套设施。
但好消息是，百度百舸团队给出了自己的解决方案，让跨地域构建大规模集群成为可能。他们先从夯实基本功开始，提升本地大规模集群的性能，为跨地域组网打下基础。接着，他们设计了一系列解决方案来攻克跨地域集群的难点。这些解决方案包括优化物理设施层、集合通信链路层、计算框架层等。通过这些优化措施，百度百舸成功解决了长距离高延时的问题，提高了大规模集群的性能和稳定性。同时他们针对国内实际情况设计出一套灵活多变的方案应对多芯混群难题保证训练效能损耗最小化。最终实测数据显示在百度百舸技术的加持下训练性能损耗极低展现出其强大的实力和技术水平。
