京東云JoyBuilder升級，具身智能模型訓(xùn)練效率提升3.5倍

12月8日上午消息，近日，京東云JoyBuilder模型開發(fā)平臺迎來全新升級，成功支撐業(yè)界頂尖模型GR00T N1.5的千卡訓(xùn)練，成為行業(yè)首家支持具身智能千卡級LeRobot開源訓(xùn)練框架的AI開發(fā)平臺，且訓(xùn)練效率較開源社區(qū)版本提升3.5倍�；�于軟硬件深度調(diào)優(yōu)和算法層面的突破，大幅提升了模型訓(xùn)練效率與穩(wěn)定性，1億+數(shù)據(jù)的千卡訓(xùn)練時間從15小時縮短至22分鐘，加速具身智能邁向規(guī)�；�落地。

據(jù)介紹，圍繞具身智能模型訓(xùn)練，京東云AI Infra及相關(guān)團隊基于JoyBuilder模型研發(fā)平臺進行了全棧優(yōu)化：

在具身數(shù)據(jù)鏈路優(yōu)化方面，通過重構(gòu)具身數(shù)據(jù)預(yù)處理與加載流程，JoyBuilder平臺實現(xiàn)CPU數(shù)據(jù)處理與GPU計算異步執(zhí)行，減少等待時間。針對海量具身小數(shù)據(jù)文件，自研的高性能并行文件系統(tǒng)云海JPFS通過分布式元數(shù)據(jù)管理與智能預(yù)取，支持高并發(fā)訪問。在1024卡集群上，讀取帶寬超過400GB/s，保障數(shù)據(jù)持續(xù)高速供給。

在具身模型計算優(yōu)化方面，針對主流開源的VLA（視覺-語言-動作）模型的計算特點從Attention層、Token裁剪和訓(xùn)練后量化等多方位極致優(yōu)化，全方位提升模型的訓(xùn)練效率。在具身模型基礎(chǔ)設(shè)施方面：通過搭建3.2T RDMA后端網(wǎng)絡(luò)，基于多軌道優(yōu)化、拓撲感知調(diào)度與智能震蕩抑制，保障千卡間集合通信的高吞吐與低延遲，并在單點故障時快速恢復(fù)，支持長周期訓(xùn)練穩(wěn)定運行。同時，基于云原生的AI數(shù)據(jù)湖優(yōu)化了數(shù)據(jù)調(diào)度與流水線，提升端到端處理效率。

此外，京東云JoyBuilder模型開發(fā)平臺，基于在全鏈路數(shù)據(jù)處理、模型計算效率和AI基礎(chǔ)設(shè)施等的全面優(yōu)化，支持業(yè)界當(dāng)前最主流的LeRobot訓(xùn)練數(shù)據(jù)最新協(xié)議，并成為行業(yè)首家支持具身模型千卡級開源訓(xùn)練框架的AI開發(fā)平臺。