在具身智能的这场、日益被“数据”与“算力”所定义的全球“军备竞赛”中，一场深刻的、关乎“训练效率”的终极革命，正由中国的云计算巨头京东云，悍然引爆。
近日，其旗下的JoyBuilder模型开发平台，迎来了一次关键的、里程碑式的升级。
它，成功地，支撑了业界顶尖的、由英伟达所开源的具身智能基础模型GR00T N1.5，完成了一次，史无前例的“千卡级”大规模训练。
这，并非一次简单的、算力堆砌的“肌肉展示”。
它，是一次深刻的、系统性的、旨在将具身智能模型的训练效率，推向一个全新量级的“范式革命”。
其核心的成果，堪称惊人。
根据京东云官方披露的数据，通过对其JoyBuilder平台，进行全栈式的、软硬件的深度协同优化，其在训练GR00T N1.5这类、顶级的具身智能大模型时，其训练的效率，相比于开源社区的、通用的版本，提升了整整3.5倍。
一个更具冲击力的、直观的对比是：
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在过去，要完成一次，基于1亿条真实世界交互数据的、千卡级规模的模型训练，其所需要的时间，是15个小时。
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而现在，在JoyBuilder平台之上，同样规模的训练，其所需的时间，被戏剧性地，压缩到了，仅仅22分钟。
这场，近乎于“时间魔法”般的效率飞跃，其背后，是京东云的AI Infra（基础设施）团队，在三个核心层面，所进行的一次，堪称“外科手术”般的、精准的“全栈优化”。
层面之一：具身数据链路的“高速公路”建设。
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具身智能的训练数据，其最大的特点，是海量的、碎片化的“小文件”。
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为了应对这一挑战，京东云，重构了其整个的数据预处理与加载流程，并通过其自研的、高性能的并行文件系统“云海JPFS”，在高达1024卡的计算集群上，实现了超过400GB/s的、惊人的数据读取带宽。
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这，确保了，在训练的过程中，GPU的“胃口”，能够被持续地、高速地，“喂饱”，从而，极大地，减少了因数据供给不足，而造成的“空等”时间。
层面之二：具身模型计算的“极致压榨”。
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团队，针对当前主流的VLA（视觉-语言-动作）模型的、独特的计算特点，从最底层的Attention（注意力）层、中层的Token（标记）裁剪，到最终的、训练后的模型量化，都进行了极致的、深入到指令集层级的优化。
层面之三：具身模型基础设施的“神经网络”重构。
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平台，搭建了一条高达3.2T带宽的RDMA（远程直接内存访问）后端网络。
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并基于多轨道优化、拓扑感知调度，以及智能的震荡抑制等一系列先进技术，确保了，在“千卡”级别的、超大规模的集群之间，其“集合通信”（Collective Communication）的、高吞吐与低延迟，从而，保证了长达数周、甚至数月的训练任务，能够，稳定地、不间断地，运行。
爱力方的分析认为，京东云的这次，堪称“教科书级别”的全栈优化，其战略意图，是清晰而极具侵略性的。
它，深刻地，揭示了，在AI的这场“下半场”的竞争中，云计算平台，其核心的价值，正在发生的、一次深刻的“角色转变”。
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在过去，云平台，更多地，是扮演一个，提供通用的、标准化的“算力水电煤”的、被动的“资源提供商”的角色。
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而现在，它们，必须，也必然，要进化为一个，能够，针对特定的、前沿的AI工作负载（例如，具身智能），去提供，从底层硬件，到上层算法，都进行了深度协同优化的、主动的“效率赋能者”的角色。
JoyBuilder，通过，成为行业内，首家，能够，高效地，支持具身智能领域，最主流的LeRobot开源训练框架的AI开发平台，无疑，已经在这条，全新的、关于“效率”的赛道上，抢占了那个，最关键的、也是最有利的“先发身位”。
它，以一种无可辩驳的工程化实力，向整个行业，宣告：
具身智能，那通往“规模化落地”的、漫长而昂贵的道路，其最大的“加速器”，或许，并不在于，模型本身的又一次突破。
而在于，我们，是否有能力，为模型的“大脑发育”，提供一个，足够高效、足够稳定、也足够便宜的“成长环境”。
而京东云，正试图，成为那个，为所有，致力于“创造物理世界AI”的开发者们，提供这个“最佳成长环境”的、最核心的“基础设施提供商”。
