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文 | 利昂先生4 月 24 日，DeepSeek V4 虽迟但到。1.6T 参数，MIT 和谈全量开源，百万级高低文直接拉满。鼓掌的除了整个科技圈，还有那些在前一天卖空 Minimax 和智谱股票的股民们。但在行人更关注的是，DeepSeek V4 创新性地用了两套全新的底层设计：Engram 前提影象？楹 mHC（流形约束超衔接）。主标题标只有一个：在维持模型成效的前提下，把训练和推理的成本打下来。这说了然一件事：模型层面的创新，在和基础设施层面的创新深度绑定。一个月前，OpenAI ? 主题基础设施团队的大牛翁家翌说了一段话，在技术圈疯传：" 此刻的大模型竞争，拼的不是 ? Idea ? 多精妙，而是 ? AI Infra ? 的正确性与单元功夫内的迭代次数。Idea ? 是廉价的，能被急剧验证的 ? Idea ? 才值钱。"这句话，百度智能云的百舸团队显然听进去了。最近，他们开源了一个 AI 训练框架，直接把这场 " 速度战 " 的烈度往上抬了一个量级。它叫 ? "LoongForge"。// 一个科普：训练框架是个啥？大模型训练，不是写几行代码就能跑的。一个几百亿参数的模型，一张 GPU 卡装不下，得 " 切 " 成好多块，放到几十张甚至几千张卡上同时训练。这就带来一堆问题 :怎么切？模型有几百层，每层都要切，切错了就跑不起来。怎么通讯？几千张卡在训练，每张卡算完自己的部门，要和其他卡互换数据。互换慢了，整个训练就慢了。怎么治理显存？模型参数、梯度、优化器状态，都要占显存。显存不够，训练就崩了。怎么保障不变？几千张卡跑几天几夜，中央某张卡出问题了，整个训练要沉来吗 ?这些问题，若是让每个工程师自己解决，那得累死。因而就有了 " 训练框架 "。它像一个智能管家——自动切分模型、优化通讯、治理显存、保障容错。有了这个 " 教员傅 "，工程师能力专一于模型创新，而不是被工程细节拖死。多模态时期，老框架有心无力把功夫拉回两年前，那时大模型根基都是 " 纯文字 "，训练框架早就很成熟了，并且绑在 NVIDIA 一棵树上。但到了此刻，情况变了：文生图、图生文、视坡讽解、机械人节造……所有最性感的 AI 方向，都是多模态。训练多模态模型，和训练纯文字大模型，齐全不是一个概想。多模态模型——视觉编码器（ViT）+ 说话模型（LLM）+ 投影层，三个？椴问坎盍松习俦。传统框架只能给它们强造套用统一套并行战术——幼的？橄兴，大的？槔鬯？佣：数据不均匀，GPU 相互等多模态数据差距巨大：单张图片 ~256 token，20 分钟视频 ~100000+ token。Attention 的推算复杂度是序列长度的平方级，分到视频的那块 GPU，推算量是分到图片的上万倍。其他 GPU，全在（摸鱼）等它。国产芯片越来越多地进入大模型训练场景，但训练框架是深度绑定英伟达 GPU?；恍酒？沉写一遍，守护两套代码，成本极高。好不容易迁徙完了，还发现机能对不上。老框架们面对多模态，就像中年人面对 996，力不从心。//LoongForge 若何填坑（略长，但通俗易懂）百度智能云百舸团队给出的答案，就是 "LoongForge"。从技术上说，LoongForge 是一个全模态训练框架——覆盖纯文字（LLM）、视觉说话（VLM）、机械人节造（VLA），甚至文生图（Diffusion）场景。但说人话就是：他们把上面那三个坑，一个一个填了。一、让每个？槎颊加凶钣耪绞醮晨蚣 " 一刀切 " 的并行战术，对视觉编码器和说话模型都不敦睦。LoongForge 的做法是：把这两者解耦，各自独立配置最优的并行规划。这相当于什么？以前是三幼我挤一张桌子吃饭，幼个子够不着，大个子伸不开腿。此刻是各坐各的桌椅，各用各的餐具，谁也不耽搁谁。实测成效：二、智能化分配工作，让摸鱼的 GPU 动起来传统框架的 " 大锅饭 " 思路，不只耽搁效能，还浪费成本。LoongForge 引入了一套自动负载平衡机造：推算量大的样本（好比长视频），少分配一些；推算量幼的样本（好比单张图片），多分配一些。指标是让每块 GPU 拿到的推算量尽量相当。这就像一个聪明的项目经理，给能力强的人多分配工作，让团队整体效能最高。这对提升大规模集群的扩大效能极为沉要。实测成效：诠释一下这个 90%+ 是什么概想——千卡规模下，好多框架的扩大效能掉到 60-70% 就已经算不错了。90%+ 意味着险些线性扩大，每一分算力都花在了刀刃上。LoongForge 的解法是做了一个叫 ?XPU_Plugin? 的硬件接入层——底层硬件的差距，被这层插件吃掉了。统一份训练代码，只改一个环境变量，就能在 GPU 和昆仑芯之间无缝切换。它意味着，那些想 " 两条腿走路 " 的公司，不必要守护两套代码库了。当然，这事的意思也不只是 " 省事 "。它甚至意味着——NVIDIA 的生态壁垒，被拆掉了一层。当然，LoongForge 做的还不止这些——好比：由于 MoE 有大量 " 专家 " 分散在分歧 GPU 上，所以训练要频仍跨 GPU 通讯，长序列时通讯成百上千次，速度被拖死。业界的做法是让推算和通讯 " 沉叠 "，GPU 算当前数据时，同时传输下一批数据，通讯功夫就 " 藏 " 在推算里。但由于要提前存下一批数据，显存爆炸。长序列时，这块显存可能比模型自身还大。所以，MoE 模型训练要么显存爆炸，要么通讯慢。LoongForge 搞了一套组合拳——再好比：DeepSeek v3.2 用了一种叫稀少把稳力的新技术。只推算沉要的关系，忽略不沉要的关系，大幅降低推算量。但这个技术实显祓来很复杂，优化起来更难。LoongForge 对 DeepSeek V3.2 的稀少把稳力架构做了深杜着化：算子融合（幼操作归并成大操作）、索引优化（加快数据接见）、KV 布局优化（削减显存占用）、序列拼接（多幼工作打包提高效能）。这不是调个参数，是沉写推算内核。又好比：由于传统框架的模型界说和散布式战术深度耦合，每来一个新模型，就得深刻底层代码改一遍，接入训练框架，往往必要数周功夫。LoongForge 通过一套尺度化的三层抽象，加上 YAML 配置文件驱动，把新模型接入的工作量，从数周压缩到了数天。这个速度，放在行衣凤，很能注明问题。以具身智能为例。具身智能必要的 ?VLA（Vision-Language-Action）模型——把视觉、说话、作为三个模态统一在一个模型里训练，对训练框架的显存治理和通讯效能要求极其刻薄，比通常多模态模型更折磨人。好多做具身智能的团队，都被卡在这里——模型设计好了，但训练跑不动，或者跑太慢。而 LoongForge 在这个场景下的阐发，相当亮眼——PI0.5（代表性 VLA 模型），相比社区框架，训练速度提升了 49%。这个数字意味着：同样训一个机械人节造模型，别人花 20 天，你花 10 天。" 首发 " 和 " 跟风 "，区别立现。// 模型拼到底，拼的是什么 ?一个更深档次的问题，此刻大模型竞争这么强烈，各人都在拼什么 ?以前各人只关切模型成效好不好、参数多不多、榜单排名高不高。此刻越来越多的人起头意识到：算力才是真正拉开差距的处所。为什么这么说？先看汗青：2007 年，CUDA 出现了。一个工具，扭转了一个时期。2017 年，PyTorch 出现了。一个框架，加快了一个行业。再看此刻：多模态时期来了。同样花 1 个亿买芯片：用老框架的团队，每天能跑 2 个尝试；用 LoongForge 的团队，每天能跑 4-6 个尝试。一个月下来，就是 60 个尝试 vs 180 个尝试的差距。这个差距，堆集三个月，就是代差。翁家翌的话再品一遍：LoongForge 做的，就是让 " 急剧验证 Idea" 这件事，变得更容易、更便宜。此刻，百度智能云把 LoongForge 以 ?Apache 2.0 和谈齐全开源了。这意味着，商用没问题，改也没问题，拿来养自己的模型也没问题。他们为什么敢开源？一种可能是：这套器材他们已经在内部跑了很久，足够自负，拿出来示人，顺便吸引开发者萦绕昆仑芯构建生态。这个逻辑，和昔时英伟达用 CUDA 锁定开发者生态，性质上是一样的。吓仔好的训练框架，再有繁华的硬件生态，最后形成护城河。此刻，这条路上多了一个中国玩家。LoongForge 能不能跑出来，还得看社区反馈和后续迭代。但至少，方向是对的。