飞桨框架3.0发布：五大特性助力大模型发展

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4 月 3 日消息，百度正式发布了飞桨框架 3.0 版本，五大核心特性专为大模型优化设计。

在大模型时代，深度学习框架作为关键的基础设施，其重要性愈发显著。无论是训练还是推理任务，都需要依赖深度学习框架的优化与支持。

飞桨框架 3.0 宣称从设计理念到实现层面均完成了全面进化，具体升级亮点如下：

飞桨提出的“动静统一自动并行”技术，显著降低了大模型的开发与训练成本，使算法创新能够更专注于核心价值创造。

训推一体设计理念打破了传统训练与推理分离的状态。通过全方位深度优化，飞桨框架 3.0 能够高效支持众多开源大模型进行高性能推理，并在 DeepSeek V3/R1 上实现了卓越性能表现。目前，该框架支持文心 4.5、文心 X1 等主流大模型，DeepSeek-R1 满血版单机部署吞吐提升了整整一倍。借助技术算法创新，飞桨成功实现了低时延、高吞吐、低算力成本的推理服务。

在科学智能领域，飞桨框架 3.0 瞄准前沿科学研究需求，提升了微分方程求解效率。通过高阶自动微分和神经网络编译器技术，加速了微分方程的求解过程，相比 PyTorch 开启编译器优化后的 2.6 版本，平均速度提升达115%。飞桨还完成了对 DeepXDE、Modulus 等主流科学计算工具的广泛适配，并成为DeepXDE 的默认推荐后端。这些创新在气象预测、生命科学和航空航天等领域展现了重要的应用价值。

在运算速度方面，飞桨通过自研神经网络编译器 CINN实现了显著性能提升。测试数据显示，某些场景下的性能优化效果最高可达20%以上。

针对硬件适配，飞桨框架 3.0 支持包括英伟达、AMD 和 Intel 等主流厂商的最新 GPU 架构，并与国内厂商如华为昇腾等完成了深度优化，确保在多种计算设备上获得最佳性能。