百度AI大底座是一套专为大模型研发设计的基础设施方案，它通过强大的算力、优化的分布式架构和高性能存储，推进AI基础设施的新范式演进。

报告详细阐述了大模型的核心驱动力——算力，以及如何通过智算集群构建、高性价比、易用性等方面来满足大模型训练的核心需求。

此外，还介绍了百度AI大底座的全景图，包括AI IaaS层和AI PaaS层的组成，以及如何通过物理服务器、高速互联网络和大模型存储方案来实现大规模、高性能的AI基础设施。

太侠今天分享的是《百度AI大底座大模型研发基础设施方案》，来源：百度智能云。

报告目录：

• 算力是大模型核心驱动力，推进AI基础设施新范式演进

• 模型参数演进

• 大模型训练的核心需求关注点

• 百度AI大底座全景图

• 百度AI大底座 - AI基础设施解决方案全景图

• 大模型训练物理服务器介绍

• 物理组网方案介绍

• 大模型存储方案介绍

• 数据集上传，非结构化数据存储，具备生命周期管理，实现智能沉降

• AIAK-Training 训练加速套件

• AIAK- Inference推理加速

• 容错训练 |保障大规模并行训练稳定执行

• 百舸LLaMA-65B大模型快速搭建最佳实践

• 百度百舸 + 文心大模型实践

报告部分内容节选如下：