PaddlePaddle 3.0发布：带来多项创新助力大模型发展

PaddlePaddle 3.0全新发布，开启深度学习新征程

百度旗下深度学习平台PaddlePaddle，近日正式推出了其下一代框架PaddlePaddle3.0。此次发布带来了五项核心技术创新成果，其中“动态和静态统一自动并行”技术尤为瞩目，旨在大幅削减大模型开发与训练成本，为大模型时代的基础设施建设提供有力支撑。

卓越性能优化，适配主流大模型

PaddlePaddle3.0作为大模型训练与推理任务的核心基础设施，展现出卓越的性能优化成效。该框架现已支持包括文心4.5和文心X1等在内的多个主流大模型。借助优化后的DeepSeek-R1满血单机部署，其吞吐量显著提升，最高可达两倍之多。

计算速度飞跃，CINN编译器显威力

在计算速度方面，PaddlePaddle3.0凭借自主创新研发的神经网络编译器CINN，实现了性能的重大突破。部分算子的执行速度提升了4倍，模型的端到端训练速度也提高了27.4%，大大缩短了大模型的训练时长。

统一硬件适配，降低开发成本

针对硬件适配问题，PaddlePaddle3.0引入了统一的多芯片适配方案，可支持60多种主流芯片，涵盖训练集群、自动驾驶以及智能终端等各类应用场景。开发者只需编写一次代码，就能实现跨芯片的无缝迁移，硬件适配成本大幅降低80%。

技术创新引领，推动大模型发展

PaddlePaddle 3.0的发布无疑是深度学习框架领域的一次重大技术创新，为大规模AI模型的开发与部署提供了更为高效、灵活的支持。