La plataforma de aprendizaje profundo de Baidu, PaddlePaddle, anunció recientemente el lanzamiento oficial de su nueva generación de framework 3.0. Esta versión 3.0 incorpora cinco innovaciones tecnológicas clave, incluyendo la "paralelización automática unificada estática y dinámica", con el objetivo de reducir eficazmente los costos de desarrollo y entrenamiento de grandes modelos, y contribuir a la construcción de infraestructuras para la era de los grandes modelos.

Como infraestructura fundamental para las tareas de entrenamiento e inferencia de grandes modelos, el framework PaddlePaddle 3.0 presenta un rendimiento optimizado. Este framework ya es compatible con varios modelos grandes populares, incluyendo Wenxin 4.5 y Wenxin X1, y a través de la implementación de una versión completa de DeepSeek-R1 optimizada, ha mejorado significativamente el rendimiento, duplicándolo.

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En cuanto a la velocidad de cálculo, el framework PaddlePaddle 3.0, gracias a su innovador compilador de redes neuronales CINN, ha mejorado significativamente el rendimiento. La velocidad de ejecución de algunos operadores se ha incrementado hasta 4 veces, y la velocidad de entrenamiento de extremo a extremo del modelo también ha aumentado en un 27.4%, reduciendo considerablemente el tiempo de entrenamiento de los grandes modelos.

En cuanto a la adaptación de hardware, PaddlePaddle 3.0 presenta una solución de adaptación unificada para múltiples chips, compatible con más de 60 chips principales y abarca diversas aplicaciones, incluyendo clústeres de entrenamiento, conducción autónoma y dispositivos inteligentes. Los desarrolladores solo necesitan escribir el código una vez para lograr una migración perfecta entre chips, reduciendo significativamente los costos de adaptación de hardware en un 80%.

El lanzamiento de PaddlePaddle 3.0 representa sin duda una innovación tecnológica en los frameworks de aprendizaje profundo, ofreciendo un soporte más eficiente y flexible para el desarrollo e implementación de modelos de inteligencia artificial a gran escala.