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千卡擴(kuò)展效率超90%!摩爾線程聯(lián)手智源:首次驗(yàn)證國產(chǎn)千卡集群具身智能模型訓(xùn)練高效性

2026-01-13 19:25:00

來源:華爾街見聞

摩爾線程聯(lián)合智源,基于FlagOS-Robo框架,依托MTT S5000千卡智算集群,成功完成智源自研具身大腦模型RoboBrain 2.5的全流程訓(xùn)練。這是行業(yè)內(nèi)首次驗(yàn)證國產(chǎn)算力集群在具身智能大模型訓(xùn)練中的可用性與高效性,標(biāo)志著國產(chǎn)AI基礎(chǔ)設(shè)施在應(yīng)對復(fù)雜多模態(tài)任務(wù)上邁出了關(guān)鍵一步。

隨著具身智能成為人工智能的下一個戰(zhàn)略高地,底層算力底座的自主可控顯得尤為關(guān)鍵。近日,摩爾線程聯(lián)合北京智源人工智能研究院(以下簡稱:智源)基于FlagOS-Robo框架,依托MTT S5000千卡智算集群,成功完成智源自研具身大腦模型RoboBrain 2.5的全流程訓(xùn)練。

這是行業(yè)內(nèi)首次驗(yàn)證國產(chǎn)算力集群在具身智能大模型訓(xùn)練中的可用性與高效性,標(biāo)志著國產(chǎn)AI基礎(chǔ)設(shè)施在應(yīng)對復(fù)雜多模態(tài)任務(wù)上邁出了關(guān)鍵一步。通過面向多元芯片的統(tǒng)一AI系統(tǒng)軟件棧FlagOS與MTT S5000硬件集群的高效協(xié)作,該解決方案不僅“能訓(xùn)”,而且實(shí)現(xiàn)了“訓(xùn)得穩(wěn)、訓(xùn)得快”,為具身智能從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)落地提供了堅(jiān)實(shí)底座。

RoboBrain是智源面向真實(shí)物理場景打造的通用具身大腦,以統(tǒng)一的視覺—語言多模態(tài)架構(gòu),為機(jī)器人在感知、認(rèn)知、推理與決策上的核心能力提供基礎(chǔ)支撐。RoboBrain 2.5在原有通用具身大腦的基礎(chǔ)上,新增了機(jī)器人對動作時序價值評估和三維空間結(jié)構(gòu)的理解與推理能力,對下游任務(wù)執(zhí)行成功率有顯著提升。

FlagOS-Robo是基于開源開放的多芯片AI軟件棧FlagOS構(gòu)建的,面向具身智能的訓(xùn)練與推理一體化框架。它支持從端到云的多場景部署,兼容多種芯片,能夠同時實(shí)現(xiàn)大腦模型(VLM)與小腦模型(VLA)的高效協(xié)同訓(xùn)練與推理。FlagOS-Robo打通從數(shù)據(jù)采集到真機(jī)與評測的全鏈路,覆蓋數(shù)據(jù)加載、模型訓(xùn)練、推理到具身評測的全流程,有效降低了開發(fā)復(fù)雜度。它支持多芯片,有統(tǒng)一實(shí)驗(yàn)管理、多芯片自動調(diào)優(yōu)等功能,實(shí)現(xiàn)一鍵跨本體部署。通過這一完整生態(tài),F(xiàn)lagOS-Robo將為具身智能的前沿研究與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用提供強(qiáng)大的算力底座與系統(tǒng)化支撐,加速AI技術(shù)的創(chuàng)新與落地。

多維評測驗(yàn)證,指標(biāo)全面對齊

為了檢驗(yàn)?zāi)P退惴ㄐЧ窃磮F(tuán)隊(duì)在 2D/3D空間感知推理榜單、時序價值評估榜單等多個權(quán)威具身評測數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果顯示,基于MTT S5000國產(chǎn)千卡訓(xùn)練出的RoboBrain-2.5模型,在多項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)上均與國際主流GPU訓(xùn)練模型保持一致。特別是在CrossPoint、Q-Spatial、VABench-V任務(wù)上,算法效果表現(xiàn)更優(yōu)。這種全面對齊的評測結(jié)果,表明FlagOS-Robo框架與MTT S5000算力協(xié)同訓(xùn)練出的“具身大腦”,在理解、規(guī)劃和執(zhí)行能力上已達(dá)行業(yè)一流水準(zhǔn)。

Loss完美對齊,誤差小于0.62%

在模型精度方面,基于MTT S5000的夸娥智算集群表現(xiàn)出極高的穩(wěn)定性。訓(xùn)練曲線顯示,MTT S5000千卡集群上的Loss走勢與國際主流GPU訓(xùn)練結(jié)果高度重合,相對誤差小于0.62%。這一低誤差表明國產(chǎn)算力訓(xùn)練準(zhǔn)確性的同時,智源FlagOS-Robo框架成功實(shí)現(xiàn)了跨平臺的無損遷移,開發(fā)者無需擔(dān)心硬件更換導(dǎo)致的模型性能下降,真正做到了“代碼不改、精度不降”的平滑適配。

極致線性擴(kuò)展,千卡加速比超 90%

大規(guī)模集群訓(xùn)練的核心在于效率。本次訓(xùn)練實(shí)測數(shù)據(jù)顯示,摩爾線程MTT S5000千卡智算集群展現(xiàn)了較高的擴(kuò)展能力:從64卡擴(kuò)展至1024卡,系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了90%以上的線性擴(kuò)展效率。擴(kuò)展曲線呈現(xiàn)出極佳的線性增長趨勢,這意味著隨著算力資源的增加,訓(xùn)練速度幾乎同步倍增,充分證明了國產(chǎn)集群在大規(guī)模并行計(jì)算和通信調(diào)度上的成熟度,并具備支持萬卡級訓(xùn)練的能力。

此次摩爾線程與智源研究院的深度合作,將進(jìn)一步加速具身智能從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)落地的進(jìn)程,為行業(yè)提供可復(fù)制、可規(guī)?;摹皣a(chǎn)算力訓(xùn)練范式”,為中國具身智能產(chǎn)業(yè)提供了一個自主、開放、高效的算力底座。

本文來源:摩爾線程

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