今天小編分享的互聯網經驗：AI時代重新定義人機互動，百度智能雲提出了一個新作業系統，歡迎閲讀。
钛媒體 App 4 月 16 日消息，Create 2024 百度 AI 開發者大會在深圳召開。期間，百度集團執行副總裁、百度智能雲事業群總裁沈抖正式發布新一代智能計算作業系統——萬源。
沈抖表示，" 傳統的雲計算系統依然重要，但不再是主角，我們需要一個全新的作業系統，對新的計算平台，也就是智能計算做好抽象和封裝，重新定義人機互動，為開發者提供更簡單、更流暢的開發體驗。"
萬源通過對 AI 原生時代的智能計算平台進行抽象與封裝設計，為用户屏蔽掉雲原生系統與異構算力的復雜性，提升 AI 原生應用開發效率與體驗。
作業系統的演變
沈抖首先回顧了作業系統的發展歷史，他提到，80 年前，第一代 " 程式員 " 手動插拔電纜、轉動旋鈕，用布線板來操作計算機，難度大、效率低，還容易出錯。後來，匯編語言和匯編器出現，開發者可以用一種相對自然的方式告訴機器如何工作，大大提高了開發效率。這種讓程式代替人工、讓軟體管理硬體的方式，就是作業系統的雛形。
但這還遠遠不夠。高級編程語言和編譯器随後誕生，計算平台進一步進化，開發者可以用更接近人類的表達方式去開發應用，無需關心底層軟硬體的復雜性。大多數的應用可以在不修改任何代碼的情況下，在不同硬體上跑起來。與之相對應地，軟體越來越復雜，硬體越來越強大，随之更新的是快速迭代的作業系統。
本質上，作業系統就是管理硬體和軟體，往下一層層屏蔽底層的復雜性、往上抽象成簡單的互動界面。對開發者來説，只需要關注業務本身的邏輯，使用簡單的開發語言和工具，開發相應的軟體功能。
随着軟體規模和復雜度的提高，單台機器已經不能滿足需求，集群成為主導。這時候，作業系統管理的對象不再是單台機器和運行在上面的 " 進程 "，而是整個集群和上面運行的各種 " 微服務 "，管理的對象和復雜性有了質的變化。
雲計算應運而生，集群管理的復雜性從此被隐去，開發者可以按需擴縮容，靈活響應市場的變化。當大模型出現，情況又發生了新的變化。
" 機器和系統第一次不再是人類的提線木偶，而是具備了理解、生成、邏輯、記憶的能力。這将徹底改變人和機器的關系，這其中最重要的一點就是軟體開發的範式。 編程不再是少數經過專業訓練的程式員的特權，相反，人人都是開發者； 編程不再需要從 c/c++ 學起，而是從自然語言開始； 編程不再是面向過程、面向對象，而是面向需求，以後，編程的過程，就是一個人表達願望的過程。" 沈抖表示。
他認為，大模型會徹底颠覆原有的作業系統。在作業系統的内核中，底層的硬體從以 CPU 算力為主變成以 GPU 算力為主，而且第一次增加了硬體和軟體以外的資源，也就是被大模型壓縮的世界知識。作業系統管理的對象也因此發生了本質的變化，從管理進程、管理微服務，變成了管理智能。
圖片系 AI 生成
AI 時代的系統需要能管理萬卡規模的集群，需要極致發揮 GPU、CPU 的性能，需要高速互聯。它需要有強大的大模型作為核心引擎，不僅是語言大模型，還有視覺大模型，這些構成了作業系統的内核。
在内核層之上，還需要構建起強大的大模型服務能力，提供全面的模型精調、評估、部署、調用等工具鏈。還需要有好的應用開發工具去做工作流編排、插件管理，讓應用開發像搭積木一樣簡單。
作為企業服務，安全和運維也必不可少。它還要隐藏掉上一代雲原生系統的復雜性。當然，最終，它要能夠加速 AI 原生應用的爆發。
萬源——用自然語言定義軟體
" 有一種説法叫軟體定義世界，萬源就是來幫助人類用自然語言定義軟體。" 沈抖説道。
具體來看，萬源主要由 Kernel（内核）、Shell（外殼）、Toolkit（工具）三層構成，首先是内核層，在算力資源管理方面，百度百舸 · AI 異構計算平台針對大模型訓練、推理等任務，對智算集群的設計、調度、容錯等環節進行了專項優化。目前，百舸能夠實現萬卡集群上的模型有效訓練時長占比超過 98.8%，線性加速比、帶寬有效性分别高達 95%，算力效能業界領先。
此外，百舸還兼容昆侖芯、昇騰、海光 DCU、英偉達、英特爾等國内外主流 AI 芯片，支持用户以最小代價完成算力适配。相比模型推理，" 一雲多芯 " 在模型訓練場景中是極難攻堅的難題，主要包含兩類細分場景：
1、智算集群中存在多個訓練任務，單一廠商芯片只服務單一任務；
2、在每個獨立的模型訓練任務中同時使用不同廠商芯片。這就需要解決不同廠商芯片算力均勻切分、芯片間通信效率優化等問題，難度極高。
目前，百舸已經實現了單一訓練任務下不同廠商芯片的混合訓練，且百卡規模性能損失不超過 3%，千卡規模性能損失不超過 5%，業界領先。最大程度上屏蔽硬體之間差異，幫助用户擺脱單一芯片的依賴，實現更優成本，打造更具彈性的供應鏈體系。
萬源内核中的另一個重要組成部分是大模型。大模型能夠将巨量的世界知識進行高效壓縮，并将自然語言的理解、生成、邏輯、記憶能力進行封裝。目前，萬源内核中既包含了業界領先的 ERNIE 4.0、ERNIE 3.5 大語言模型，也包括 ERNIE Speed/Lite/Tiny 等輕量級模型、文心視覺大模型和各具特色的第三方大模型，充分滿足用户在不同業務場景下的多樣化需求。
在内核層之上是 Shell 層，通過百度智能雲千帆 ModelBuilder 解決内核中模型的管理、調度、二次開發等問題，屏蔽掉模型開發的復雜性，幫助更多人只投入少量的數據、資源和精力，就能快速精調出适合自己業務的模型。同時，在實際應用中，ModelBuidler 提供的模型路由服務，能夠自動為不同難度的任務選擇合适參數規模的模型，給出平衡效果與成本的最優模型組合。經測算，在模型效果基本持平的情況下，模型路由平均降低推理成本多達 30%。
在 Shell 層之上，千帆 AppBuilder 和 AgentBuilder 共同構成了工具層，為開發者提供 AI 原生應用開發能力。尤其是 AppBuilder 提供的工作流編排功能，支持開發者使用預置的模板和組件，定制自己的業務流程，還能夠集成、擴建自己的特色組件，在不同節點上選用适合的模型編排實現業務邏輯。
在 AppBuilder 上開發 AI 原生應用的過程中，還可以直接調用通過 ModelBuilder 精調過的模型，優化開發體驗。在應用開發完成後，可以一鍵發布到百度搜索、微信公眾号等平台，也可以通過 API 或 SDK 的方式直接集成到用户自己的系統中。
沈抖提到，萬源的發布是一個起點。未來，百度智能雲将進一步開放作業系統層面的生态合作。向上，開放更多的能力和接口，開發者可以非常簡單地開發應用；向左，大家可以用萬源做基礎、打造适合自己的垂直行業的作業系統；向右，可以把萬源直接部署在自己的智算中心，享受穩定、安全、高效的智能計算平台；向下，我們會适配更多的芯片，為開發者進一步隐去異構集群的復雜性，讓不同的芯片都能發揮最大的效能。
大模型技術與 AI 原生應用的結合，正在推動雲服務向以 AI 為核心的新一代智能計算作業系統方向發展，萬源是百度智能雲的一個答案。
（本文首發钛媒體 APP 作者｜張帥，歡迎添加作者 mr3right 爆料、交流）
