BAFT AI自動儲存系統：讓AI訓練損失減少98%的關鍵突破

上海交通大學、上海期智研究院與華為技術共同研發的BAFT系統，為AI訓練帶來革命性的自動儲存解決方案。這項發表於《電腦科學前沿》期刊的創新技術，不僅大幅降低系統當機風險，更重新定義了AI模型開發的可靠性標準。

BAFT的運作原理就像電玩遊戲中的自動存檔功能，巧妙利用訓練過程中的閒置時段（稱為「氣泡時間」）來備份進度。相較傳統檢查點技術常造成系統明顯延遲，BAFT僅增加不到1%的運算負擔，就能無縫完成關鍵資料的儲存。

這套系統透過智慧化資源排程，有效提升AI訓練的容錯能力。研究資料顯示，BAFT能減少高達98%的訓練損失，成為當前最具效率的AI復原系統。當意外斷電或系統錯誤發生時，BAFT可實現近乎即時的恢復，避免數小時的訓練成果付諸流水。

上海交通大學首席研究員郭敏毅教授指出：「這項技術為分散式AI訓練樹立重要里程碑，確保大規模AI模型即使遭遇系統故障仍能保持穩定運作。」

BAFT的核心優勢在於：
- 創新的閒置時間利用率
- 低於1%的系統額外負荷
- 98%的訓練損失降低幅度
- 即時復原的容錯機制

隨著AI技術在全球產業扮演關鍵角色，快速從系統故障中恢復的能力至關重要。BAFT不僅減少訓練中斷，更讓企業能夠高效擴充套件AI應用，避免因系統停擺造成巨額損失。