大模型训练成本高？推理效率低？硬件适配难？
4月1日，百度发布飞桨框架3.0正式版！五大特性专为大模型设计。
作为大模型时代的Infra“基础设施”，深度学习框架的重要性愈发凸显，大模型训练、推理等任务都离不开深度学习框架的优化与支撑。
飞桨框架3.0，从设计理念上实现了从底层硬件适配到顶层开发体验的全面进化，在训练效率、性能、兼容性等关键指标上建立了新标杆。
其中，“动静统一自动并行”、“大模型训推一体”、“科学计算高阶微分”、“神经网络编译器”、“异构多芯适配”这五大技术新特性，系统性解决了当前大模型研发应用面临的分布式策略开发门槛高、训练推理效率低、硬件适配优化难等核心痛点，并为科学智能领域前沿探索提供强大支撑。
◎ 飞桨提出的“动静统一自动并行”技术，大幅降低大模型开发训练成本，让算法创新回归核心价值创造；
◎ “训推一体”设计理念打破了训练与推理的割裂状态，通过全方位深度优化，飞桨框架3.0能够支持众多开源大模型进行高性能推理，并在DeepSeek V3/R1上取得了突出的性能表现。目前，飞桨框架3.0支持文心4.5、文心X1等多款主流大模型，DeepSeek-R1满血版单机部署吞吐提升一倍。通过技术算法创新，飞桨让低时延、高吞吐、低算力成本的推理服务成为了现实；
◎ 在科学智能领域，飞桨框架3.0锚定科学前沿探索需要，提升微分方程求解速度。通过高阶自动微分和神经网络编译器技术，加速微分方程求解，速度比PyTorch开启编译器优化后的2.6版本平均快115%。飞桨还对DeepXDE、Modulus等主流开源科学计算工具进行了广泛适配，并成为 DeepXDE的默认推荐后端。其展现的科学智能潜力在气象预测、生命科学、航空航天等领域具有广泛的应用价值；
◎ 在运算速度上，借助创新研制的神经网络编译器CINN，实现性能的显著提升，在A100平台上RMSNorm算子进行性能测试，相较于采用Python开发接口组合实现的方式，经过编译优化后的算子运行速度提升了4倍；使用超过60个模型进行实验，使用CINN编译器后超60%模型有显著性能提升，平均提升达 27.4%；
◎ 在硬件适配方面，飞桨框架3.0推出了多芯片统一适配方案，构建“一次开发，全栈部署”的生态体系。目前已适配超过60个芯片系列，覆盖训练集群、自动驾驶、智能终端等场景，开发者只需编写一份代码，就可以让程序在不同芯片上顺畅运行，轻松实现业务的跨芯片迁移。
2016年，飞桨首次开源；
2018年，发布1.0版本，训推一体，支持大规模分布式训练和多端推理；
2021 年，2.0 版本发布，动静统一，兼具灵活性与高效性；
今年，飞桨框架3.0发布，专为大模型设计，五大特性系统性解决了大模型研发应用面临的核心痛点，同时更高效支撑科学智能。
截至2024年10月，飞桨文心生态已凝聚1808万开发者，服务了43万家企事业单位，创建了101万个模型。
飞桨框架3.0正式版本已面向开发者开放，并且兼容2.0版本的开发接口，欢迎广大开发者使用和反馈~
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