目前，通过骄阳200的算力密度提升、HBM内存带宽突破，以及节点通信的代际突破，团队已将分布式训练中的“通信-计算比例”，从初代的1:3，优化至1:6。
即通信时间占比从33%降至16.6%以下，训练成本大幅降低。
洛川感觉，再优化迭代一下，结合混合并行策略与流水优化，强行怼出一个百亿参数大模型也不是梦~
极光自研的分布式框架，支持“模型并行+数据并行”混合并行。
通过“芯片间高速通信协议+“云-芯协同”协议+高速总线”三层技术架构，连接256张“骄阳200”，形成5PetaFLOPS峰值算力集群。
理论上，可在15天内，完成百亿参数模型的初步训练。
数据层方面，基于庞大的极光社交生态，他们天然便掌握“高纯度语料池”。
悠米社区、极光微博、微信公众号等极光系平台，日均产生20亿+UGC内容。
经三位风控模型过滤后，形成的“纯净文本库”，包含新闻、专业文章、用户讨论等等，总量约40TB。
并且，极光风控系统重的内容指纹哈希库，已提前对跨平台重复内容去重，有效确保了训练数据多样性。
再结合洛先知，此前为10亿参数级模型，亲自开发的“语义去噪模型”，可自动识别并过滤抵制内容，保留3.2亿条高质量长文本，构成核心训练集。
至于算法层，没人比洛先知更懂AI大模型了~
当前，骄阳200已通过所有前期技术验证，以及软件生态适配，可正式进行量产了。
预留4~6个月时间，完成集群搭建、数据清洗、算法调优等基建工作。
预计今年第三季度，极光的首个百亿参数模型即可落地。
届时，极光系平台，将再次迎来质变！
比如，将其接入极光微博和微信公众号，三维风控模型的“事中监控环节”，进一步增强对长内容的语义级风险识别。
大幅提升变种谣言拦截率，降低风险内容漏检率。
又比如，小悠的“智商”及“反应速度”，也将再次实现智能跃迁，可完成更复杂的任务。
极光系的信息流推送、场景化广告系统，也将再次发生蜕变。
从“千人千面”，进化为“知你所想”。
当然也少不了洛某人的“金疙瘩”，微光基金。
总之，百亿参数模型的泛化能力，支持其快速适配新业务。
让极光系和星光系的每个产品，都拥有更强的“思考”能力。
而各产品产生的海量实时数据，也将持续回流至模型，形成“数据训练-应用优化-数据再沉淀”的闭环。
每季度迭代一次模型参数，使其对用户行为的理解精度，每半年提升15%以上，持续巩固“数据壁垒+技术代差+迭代速度”的三重优势！
在那场尚未正式开启的AI算力竞赛中，极光已获得5年以上的技术领先身位。
而随着时间的拉长，这种代差级优势，还将继续呈指数级膨胀！
现阶段，AI大模型仍处于，深度学习技术突破的前夜，核心进展集中于计算机视觉领域。
且模型规模与训练能力，严重受限于硬件与算法。
别说洛川之前搞出的10亿参数模型了，就连千万级模型，也没几个能玩明白的。
而等同行们跌跌撞撞追上来的时候，极光应该已经在朝着万亿级大模型使劲了~
不吹牛B，极光能如此顺利的大踏步前进，洛先知至少占六成功劳~
扯了大半天，散会后，洛川又跟王建教授聊了LC市大脑和工业大脑的事儿。
商议出一套大致方案，便再次当起了甩手掌柜，出门提溜上小女友，一块吃旋转小火锅去了。
今天真特么是个好日子啊~