科研領(lǐng)域新動(dòng)向頻現(xiàn)，DeepSeek憑借其開源、成本較低、易于部署等優(yōu)勢(shì)，吸引了眾多科研工作者的目光，《Nature》雜志也對(duì)其進(jìn)行了多次報(bào)道。但與此同時(shí)，傳統(tǒng)科研機(jī)構(gòu)正遭遇不少困難。那么，這場(chǎng)科研變革的未來將走向何方？我們不妨來深入探討一下。

DeepSeek崛起

DeepSeek在科研領(lǐng)域名聲大噪，其影響力顯著增強(qiáng)。《Nature》雜志多次對(duì)其進(jìn)行報(bào)道，這足以證明其備受關(guān)注。眾多科學(xué)家都開始使用它開展研究，無論是在生物學(xué)、物理學(xué)還是化學(xué)領(lǐng)域，都能發(fā)現(xiàn)DeepSeek的存在。DeepSeek猶如科研人員的得力助手，憑借其開源性質(zhì)，有力地支撐了科研活動(dòng)，顯著提升了科研項(xiàng)目的進(jìn)度。

DeepSeek不僅公開了代碼，而且價(jià)格親民，安裝簡便。這樣的特性對(duì)于資金有限的科研團(tuán)隊(duì)來說，意味著他們能將更多資金投入到實(shí)驗(yàn)中。安裝簡便的特性也大大減少了科研人員的時(shí)間和人力投入，讓他們能更快地將技術(shù)應(yīng)用于研究。因此，DeepSeek因其兩項(xiàng)顯著優(yōu)勢(shì)，在科研AI領(lǐng)域廣受歡迎，被譽(yù)為“全能選手”。

傳統(tǒng)科研挑戰(zhàn)

科研機(jī)構(gòu)在模型穩(wěn)定性與易用性方面遇到了挑戰(zhàn)。模型經(jīng)常出現(xiàn)不穩(wěn)定和異常狀況，給研究帶來了困擾。不少科研人員并非AI領(lǐng)域的行家，他們需學(xué)習(xí)如何調(diào)整大模型，這一過程既耗時(shí)又缺乏必要的AI知識(shí)基礎(chǔ)。這無疑在一定程度上阻礙了科研工作的正常進(jìn)行。

科研機(jī)構(gòu)傳統(tǒng)上面臨算力資源分布不均、人才培養(yǎng)滯后的問題。這些算力資源散布于各個(gè)部門和設(shè)備之間，難以集中管理和有效運(yùn)用，導(dǎo)致資源閑置。在AI人才的培養(yǎng)上，高校與科研機(jī)構(gòu)的進(jìn)展不夠迅速，無法跟上科研發(fā)展的步伐。因此，面對(duì)新技術(shù)的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)科研機(jī)構(gòu)顯得略顯力不從心。

昆侖芯助力

昆侖芯P800在DeepSeek系列MoE模型的大規(guī)模訓(xùn)練中表現(xiàn)突出。它擁有MLA、多專家并行等優(yōu)勢(shì)功能。只需32臺(tái)設(shè)備，就能完成模型的全參數(shù)訓(xùn)練。這一特性大幅提高了訓(xùn)練效率。模型因而能更快地進(jìn)行優(yōu)化和更新，為科研工作提供了有力支持。

清華智能產(chǎn)業(yè)研究院對(duì)使用昆侖芯P800的算力集群進(jìn)行了檢測(cè)。檢測(cè)發(fā)現(xiàn)，千億參數(shù)模型的訓(xùn)練周期從28天減少到了19天，同時(shí)電力費(fèi)用減少了超過300萬元。這一改進(jìn)不僅提升了科研速度，還減少了科研成本，為更多研究項(xiàng)目的開展提供了便利。

自研芯片破局

自主研發(fā)的芯片對(duì)于構(gòu)建算力集群至關(guān)重要。這種集群不僅能夠顯著減少訓(xùn)練費(fèi)用，還能確保數(shù)據(jù)的安全性。高校和科研機(jī)構(gòu)在降低訓(xùn)練成本后，可以開展更多的科研項(xiàng)目。同時(shí)，數(shù)據(jù)安全得到保障，有助于更好地維護(hù)科研成果。

自研芯片的創(chuàng)新主要體現(xiàn)在架構(gòu)設(shè)計(jì)、算法提升和服務(wù)模式的標(biāo)準(zhǔn)制定上。在算法層面，我們?nèi)〉昧巳?xiàng)創(chuàng)新成果。首先，我們利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，成功研發(fā)了一種能預(yù)判算力需求波動(dòng)的模型，其預(yù)測(cè)能力可達(dá)24小時(shí)前。其次，通過構(gòu)建三層資源架構(gòu)，我們大幅提升了高校及開發(fā)者的科研效能。最后，這一創(chuàng)新使得更多的人能夠在科研活動(dòng)中獲得益處。

平臺(tái)加速科研

中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)的量子計(jì)算團(tuán)隊(duì)運(yùn)用飛槳量子學(xué)習(xí)平臺(tái)，有效加快了量子化學(xué)模擬的進(jìn)程，其計(jì)算效率比傳統(tǒng)方法高出十倍。這一突破性進(jìn)展充分證明了科研平臺(tái)工具在科學(xué)研究中的重要作用，為量子計(jì)算等前沿科學(xué)領(lǐng)域的研究拓展了新的途徑。

百度平臺(tái)匯聚了多種大型模型，涵蓋眾多流行模型，并支持多種推理框架，實(shí)現(xiàn)高性能模型的便捷托管。南京大學(xué)在分子動(dòng)力學(xué)領(lǐng)域的研究中，借助平臺(tái)的AB測(cè)試功能，快速確定了最優(yōu)的力場(chǎng)預(yù)測(cè)模型，有效縮短了研發(fā)周期40%。這一成就充分證明了該平臺(tái)在科研中的實(shí)用價(jià)值和卓越性能。

百度全方位賦能

百度對(duì)AI科學(xué)的扶持全面深入，既包括提供計(jì)算資源，也涉及人才培養(yǎng)等多個(gè)層面。高校和企業(yè)各展所長，高校依靠人才和專業(yè)知識(shí)，企業(yè)則依賴其強(qiáng)大的計(jì)算能力和行業(yè)算法，這種合作模式有助于更高效地應(yīng)對(duì)大型模型創(chuàng)新和應(yīng)用中的挑戰(zhàn)。

百度的技術(shù)架構(gòu)以算力為基礎(chǔ)，全面提供技術(shù)支持，涉及從模型基礎(chǔ)構(gòu)建到實(shí)際應(yīng)用的各個(gè)環(huán)節(jié)，確保服務(wù)精準(zhǔn)。目前，科研手段因模型通用性提升及低成本便捷部署的優(yōu)勢(shì)，為科研活動(dòng)提供了全方位的支持。這些技術(shù)的融入，是否能讓科研之路更加順暢和寬廣？歡迎各位留言交流。若覺得文章有價(jià)值，請(qǐng)點(diǎn)贊并分享。