近兩年，人工智慧技術深度融入教育領域，服務教育工具升級和創新，助力教育行業高質量發展。
百度智慧雲聯合大模型落地教育場景先行者好未來教育集團(簡稱“好未來”)，運用功能豐富、效能卓越的百度百舸·AI異構計算平臺，為好未來自研“九章大模型(MathGPT)”提供關鍵支撐，推動大模型深入教育場景，助力教育行業智慧化轉型。
企業自研大模型不僅需要強大的演算法、技術團隊平臺，還需要與之匹配的AI基礎設施，包括高效能計算平臺、儲存系統、網路、排程框架、資料集等。此外，還需要具備成熟的工程化平臺能力，能夠快速啟動整個研發專案、驗證基座模型，以便基於底座模型結合應用場景、教研資料、業務反饋快速推動後續迭代，把流程轉起來。同時，在大模型訓練、推理階段，企業還需具備處理大規模任務的能力，以現有的基礎設施持續提升資源利用率、任務效率，在最短時間內實現自研大模型上線和啟用。
對此，好未來與國內AI行業深耕大模型產業方向的第一批實踐者百度智慧雲合作，運用百度百舸·AI異構計算平臺，打造高效能的專業AI基礎設施，為自研“九章大模型(MathGPT)”提供AI支援，成功解決了大模型應用早期遇到的把流程轉起來的問題。
基於百度百舸·AI異構計算平臺，好未來可以快速、方便地建立千卡級別的訓推任務叢集。算力方面，叢集以A800、H800作為典型的異構算力，最大可支撐16000 GPU卡的規模；儲存方面，叢集合用於大規模深度學習訓練場景，可提供亞毫秒級(300us)的時延，服務可用性不低於99.95%；此外，叢集支援線上彈性擴充套件，可快速實現容量及吞吐效能的線性增長。在與好未來的合作中，百度百舸·AI異構計算平臺能實現單叢集總量超過500TB，可為訓練任務的模型、資料載入提供高效能的資料讀取與傳輸保障，大大提升任務的時效。
面向不同的大模型訓練場景，百度百舸·AI異構計算平臺在執行框架和實踐中，從計算效能、視訊記憶體策略、分散式並行策略等方面進行最佳化，結合高效能網路的特性進級，大幅提升大語言模型的訓練效能。LLaMA2系列、GLM系列等多尺寸模型都達到了訓練指標，千卡任務加速比保持在90%，模型算力利用率(MFU，即模型一次前反向計算消耗的矩陣算力與機器算力的比值)60%—70%，在有限的算力條件下訓練時間大幅降低。AI容器方面，百度百舸·AI異構計算平臺可以實現更靈活的策略排程與任務編排，為進一步實現離線上混布、推理訓練任務的資源聯合排程與分配打下基礎。
此外，基於重點訓練任務，百度百舸·AI異構計算平臺可在訓練上游環節提供資料服務的能力支援，能利便、快捷地幫助好未來使用者實現海外Hugging Face上的資料轉載；在訓練過程中，結合訓練視覺化能力，可透過監測大盤實現資源統計、工作負載等全面指標的彙總與統計；訓練下游推理任務也實現了服務能力的封裝，幫助好未來使用者一站式、快速實現推理任務的部署與啟用。
目前，經過百度百舸·AI異構計算平臺訓練支援的“九章大模型(MathGPT)”已經廣泛應用於好未來的智慧硬體學而思旗艦學習機及多個業務場景中，為使用者提供更智慧的體驗。
未來，百度智慧雲將繼續攜手好未來，運用人工智慧大模型的科技力量，服務教育場景與學習方式創新，打造智慧化、個性化的教育科技產品與解決方案，為助力教育強國建設貢獻力量。
資料來源：百度
近兩年，人工智慧技術深度融入教育領域，服務教育工具升級和創新，助力教育行業高質量發展。
百度智慧雲聯合大模型落地教育場景先行者好未來教育集團(簡稱“好未來”)，運用功能豐富、效能卓越的百度百舸·AI異構計算平臺，為好未來自研“九章大模型(MathGPT)”提供關鍵支撐，推動大模型深入教育場景，助力教育行業智慧化轉型。
企業自研大模型不僅需要強大的演算法、技術團隊平臺，還需要與之匹配的AI基礎設施，包括高效能計算平臺、儲存系統、網路、排程框架、資料集等。此外，還需要具備成熟的工程化平臺能力，能夠快速啟動整個研發專案、驗證基座模型，以便基於底座模型結合應用場景、教研資料、業務反饋快速推動後續迭代，把流程轉起來。同時，在大模型訓練、推理階段，企業還需具備處理大規模任務的能力，以現有的基礎設施持續提升資源利用率、任務效率，在最短時間內實現自研大模型上線和啟用。
對此，好未來與國內AI行業深耕大模型產業方向的第一批實踐者百度智慧雲合作，運用百度百舸·AI異構計算平臺，打造高效能的專業AI基礎設施，為自研“九章大模型(MathGPT)”提供AI支援，成功解決了大模型應用早期遇到的把流程轉起來的問題。
基於百度百舸·AI異構計算平臺，好未來可以快速、方便地建立千卡級別的訓推任務叢集。算力方面，叢集以A800、H800作為典型的異構算力，最大可支撐16000 GPU卡的規模；儲存方面，叢集合用於大規模深度學習訓練場景，可提供亞毫秒級(300us)的時延，服務可用性不低於99.95%；此外，叢集支援線上彈性擴充套件，可快速實現容量及吞吐效能的線性增長。在與好未來的合作中，百度百舸·AI異構計算平臺能實現單叢集總量超過500TB，可為訓練任務的模型、資料載入提供高效能的資料讀取與傳輸保障，大大提升任務的時效。
面向不同的大模型訓練場景，百度百舸·AI異構計算平臺在執行框架和實踐中，從計算效能、視訊記憶體策略、分散式並行策略等方面進行最佳化，結合高效能網路的特性進級，大幅提升大語言模型的訓練效能。LLaMA2系列、GLM系列等多尺寸模型都達到了訓練指標，千卡任務加速比保持在90%，模型算力利用率(MFU，即模型一次前反向計算消耗的矩陣算力與機器算力的比值)60%—70%，在有限的算力條件下訓練時間大幅降低。AI容器方面，百度百舸·AI異構計算平臺可以實現更靈活的策略排程與任務編排，為進一步實現離線上混布、推理訓練任務的資源聯合排程與分配打下基礎。
此外，基於重點訓練任務，百度百舸·AI異構計算平臺可在訓練上游環節提供資料服務的能力支援，能利便、快捷地幫助好未來使用者實現海外Hugging Face上的資料轉載；在訓練過程中，結合訓練視覺化能力，可透過監測大盤實現資源統計、工作負載等全面指標的彙總與統計；訓練下游推理任務也實現了服務能力的封裝，幫助好未來使用者一站式、快速實現推理任務的部署與啟用。
目前，經過百度百舸·AI異構計算平臺訓練支援的“九章大模型(MathGPT)”已經廣泛應用於好未來的智慧硬體學而思旗艦學習機及多個業務場景中，為使用者提供更智慧的體驗。
未來，百度智慧雲將繼續攜手好未來，運用人工智慧大模型的科技力量，服務教育場景與學習方式創新，打造智慧化、個性化的教育科技產品與解決方案，為助力教育強國建設貢獻力量。
資料來源：百度
近兩年，人工智慧技術深度融入教育領域，服務教育工具升級和創新，助力教育行業高質量發展。
百度智慧雲聯合大模型落地教育場景先行者好未來教育集團(簡稱“好未來”)，運用功能豐富、效能卓越的百度百舸·AI異構計算平臺，為好未來自研“九章大模型(MathGPT)”提供關鍵支撐，推動大模型深入教育場景，助力教育行業智慧化轉型。
企業自研大模型不僅需要強大的演算法、技術團隊平臺，還需要與之匹配的AI基礎設施，包括高效能計算平臺、儲存系統、網路、排程框架、資料集等。此外，還需要具備成熟的工程化平臺能力，能夠快速啟動整個研發專案、驗證基座模型，以便基於底座模型結合應用場景、教研資料、業務反饋快速推動後續迭代，把流程轉起來。同時，在大模型訓練、推理階段，企業還需具備處理大規模任務的能力，以現有的基礎設施持續提升資源利用率、任務效率，在最短時間內實現自研大模型上線和啟用。
對此，好未來與國內AI行業深耕大模型產業方向的第一批實踐者百度智慧雲合作，運用百度百舸·AI異構計算平臺，打造高效能的專業AI基礎設施，為自研“九章大模型(MathGPT)”提供AI支援，成功解決了大模型應用早期遇到的把流程轉起來的問題。
基於百度百舸·AI異構計算平臺，好未來可以快速、方便地建立千卡級別的訓推任務叢集。算力方面，叢集以A800、H800作為典型的異構算力，最大可支撐16000 GPU卡的規模；儲存方面，叢集合用於大規模深度學習訓練場景，可提供亞毫秒級(300us)的時延，服務可用性不低於99.95%；此外，叢集支援線上彈性擴充套件，可快速實現容量及吞吐效能的線性增長。在與好未來的合作中，百度百舸·AI異構計算平臺能實現單叢集總量超過500TB，可為訓練任務的模型、資料載入提供高效能的資料讀取與傳輸保障，大大提升任務的時效。
面向不同的大模型訓練場景，百度百舸·AI異構計算平臺在執行框架和實踐中，從計算效能、視訊記憶體策略、分散式並行策略等方面進行最佳化，結合高效能網路的特性進級，大幅提升大語言模型的訓練效能。LLaMA2系列、GLM系列等多尺寸模型都達到了訓練指標，千卡任務加速比保持在90%，模型算力利用率(MFU，即模型一次前反向計算消耗的矩陣算力與機器算力的比值)60%—70%，在有限的算力條件下訓練時間大幅降低。AI容器方面，百度百舸·AI異構計算平臺可以實現更靈活的策略排程與任務編排，為進一步實現離線上混布、推理訓練任務的資源聯合排程與分配打下基礎。
此外，基於重點訓練任務，百度百舸·AI異構計算平臺可在訓練上游環節提供資料服務的能力支援，能利便、快捷地幫助好未來使用者實現海外Hugging Face上的資料轉載；在訓練過程中，結合訓練視覺化能力，可透過監測大盤實現資源統計、工作負載等全面指標的彙總與統計；訓練下游推理任務也實現了服務能力的封裝，幫助好未來使用者一站式、快速實現推理任務的部署與啟用。
目前，經過百度百舸·AI異構計算平臺訓練支援的“九章大模型(MathGPT)”已經廣泛應用於好未來的智慧硬體學而思旗艦學習機及多個業務場景中，為使用者提供更智慧的體驗。
未來，百度智慧雲將繼續攜手好未來，運用人工智慧大模型的科技力量，服務教育場景與學習方式創新，打造智慧化、個性化的教育科技產品與解決方案，為助力教育強國建設貢獻力量。
資料來源：百度
近兩年，人工智慧技術深度融入教育領域，服務教育工具升級和創新，助力教育行業高質量發展。
百度智慧雲聯合大模型落地教育場景先行者好未來教育集團(簡稱“好未來”)，運用功能豐富、效能卓越的百度百舸·AI異構計算平臺，為好未來自研“九章大模型(MathGPT)”提供關鍵支撐，推動大模型深入教育場景，助力教育行業智慧化轉型。
企業自研大模型不僅需要強大的演算法、技術團隊平臺，還需要與之匹配的AI基礎設施，包括高效能計算平臺、儲存系統、網路、排程框架、資料集等。此外，還需要具備成熟的工程化平臺能力，能夠快速啟動整個研發專案、驗證基座模型，以便基於底座模型結合應用場景、教研資料、業務反饋快速推動後續迭代，把流程轉起來。同時，在大模型訓練、推理階段，企業還需具備處理大規模任務的能力，以現有的基礎設施持續提升資源利用率、任務效率，在最短時間內實現自研大模型上線和啟用。
對此，好未來與國內AI行業深耕大模型產業方向的第一批實踐者百度智慧雲合作，運用百度百舸·AI異構計算平臺，打造高效能的專業AI基礎設施，為自研“九章大模型(MathGPT)”提供AI支援，成功解決了大模型應用早期遇到的把流程轉起來的問題。
基於百度百舸·AI異構計算平臺，好未來可以快速、方便地建立千卡級別的訓推任務叢集。算力方面，叢集以A800、H800作為典型的異構算力，最大可支撐16000 GPU卡的規模；儲存方面，叢集合用於大規模深度學習訓練場景，可提供亞毫秒級(300us)的時延，服務可用性不低於99.95%；此外，叢集支援線上彈性擴充套件，可快速實現容量及吞吐效能的線性增長。在與好未來的合作中，百度百舸·AI異構計算平臺能實現單叢集總量超過500TB，可為訓練任務的模型、資料載入提供高效能的資料讀取與傳輸保障，大大提升任務的時效。
面向不同的大模型訓練場景，百度百舸·AI異構計算平臺在執行框架和實踐中，從計算效能、視訊記憶體策略、分散式並行策略等方面進行最佳化，結合高效能網路的特性進級，大幅提升大語言模型的訓練效能。LLaMA2系列、GLM系列等多尺寸模型都達到了訓練指標，千卡任務加速比保持在90%，模型算力利用率(MFU，即模型一次前反向計算消耗的矩陣算力與機器算力的比值)60%—70%，在有限的算力條件下訓練時間大幅降低。AI容器方面，百度百舸·AI異構計算平臺可以實現更靈活的策略排程與任務編排，為進一步實現離線上混布、推理訓練任務的資源聯合排程與分配打下基礎。
此外，基於重點訓練任務，百度百舸·AI異構計算平臺可在訓練上游環節提供資料服務的能力支援，能利便、快捷地幫助好未來使用者實現海外Hugging Face上的資料轉載；在訓練過程中，結合訓練視覺化能力，可透過監測大盤實現資源統計、工作負載等全面指標的彙總與統計；訓練下游推理任務也實現了服務能力的封裝，幫助好未來使用者一站式、快速實現推理任務的部署與啟用。
目前，經過百度百舸·AI異構計算平臺訓練支援的“九章大模型(MathGPT)”已經廣泛應用於好未來的智慧硬體學而思旗艦學習機及多個業務場景中，為使用者提供更智慧的體驗。
未來，百度智慧雲將繼續攜手好未來，運用人工智慧大模型的科技力量，服務教育場景與學習方式創新，打造智慧化、個性化的教育科技產品與解決方案，為助力教育強國建設貢獻力量。
資料來源：百度
近兩年，人工智慧技術深度融入教育領域，服務教育工具升級和創新，助力教育行業高質量發展。
百度智慧雲聯合大模型落地教育場景先行者好未來教育集團(簡稱“好未來”)，運用功能豐富、效能卓越的百度百舸·AI異構計算平臺，為好未來自研“九章大模型(MathGPT)”提供關鍵支撐，推動大模型深入教育場景，助力教育行業智慧化轉型。
企業自研大模型不僅需要強大的演算法、技術團隊平臺，還需要與之匹配的AI基礎設施，包括高效能計算平臺、儲存系統、網路、排程框架、資料集等。此外，還需要具備成熟的工程化平臺能力，能夠快速啟動整個研發專案、驗證基座模型，以便基於底座模型結合應用場景、教研資料、業務反饋快速推動後續迭代，把流程轉起來。同時，在大模型訓練、推理階段，企業還需具備處理大規模任務的能力，以現有的基礎設施持續提升資源利用率、任務效率，在最短時間內實現自研大模型上線和啟用。
對此，好未來與國內AI行業深耕大模型產業方向的第一批實踐者百度智慧雲合作，運用百度百舸·AI異構計算平臺，打造高效能的專業AI基礎設施，為自研“九章大模型(MathGPT)”提供AI支援，成功解決了大模型應用早期遇到的把流程轉起來的問題。
基於百度百舸·AI異構計算平臺，好未來可以快速、方便地建立千卡級別的訓推任務叢集。算力方面，叢集以A800、H800作為典型的異構算力，最大可支撐16000 GPU卡的規模；儲存方面，叢集合用於大規模深度學習訓練場景，可提供亞毫秒級(300us)的時延，服務可用性不低於99.95%；此外，叢集支援線上彈性擴充套件，可快速實現容量及吞吐效能的線性增長。在與好未來的合作中，百度百舸·AI異構計算平臺能實現單叢集總量超過500TB，可為訓練任務的模型、資料載入提供高效能的資料讀取與傳輸保障，大大提升任務的時效。
面向不同的大模型訓練場景，百度百舸·AI異構計算平臺在執行框架和實踐中，從計算效能、視訊記憶體策略、分散式並行策略等方面進行最佳化，結合高效能網路的特性進級，大幅提升大語言模型的訓練效能。LLaMA2系列、GLM系列等多尺寸模型都達到了訓練指標，千卡任務加速比保持在90%，模型算力利用率(MFU，即模型一次前反向計算消耗的矩陣算力與機器算力的比值)60%—70%，在有限的算力條件下訓練時間大幅降低。AI容器方面，百度百舸·AI異構計算平臺可以實現更靈活的策略排程與任務編排，為進一步實現離線上混布、推理訓練任務的資源聯合排程與分配打下基礎。
此外，基於重點訓練任務，百度百舸·AI異構計算平臺可在訓練上游環節提供資料服務的能力支援，能利便、快捷地幫助好未來使用者實現海外Hugging Face上的資料轉載；在訓練過程中，結合訓練視覺化能力，可透過監測大盤實現資源統計、工作負載等全面指標的彙總與統計；訓練下游推理任務也實現了服務能力的封裝，幫助好未來使用者一站式、快速實現推理任務的部署與啟用。
目前，經過百度百舸·AI異構計算平臺訓練支援的“九章大模型(MathGPT)”已經廣泛應用於好未來的智慧硬體學而思旗艦學習機及多個業務場景中，為使用者提供更智慧的體驗。
未來，百度智慧雲將繼續攜手好未來，運用人工智慧大模型的科技力量，服務教育場景與學習方式創新，打造智慧化、個性化的教育科技產品與解決方案，為助力教育強國建設貢獻力量。
資料來源：百度
