核心要点👉
- 🚀 MT-MegatronLM实现千亿参数稀疏专家网络GPU利用率突破
- ⚡ TransformerEngine将KV Cache存储开销压缩40%
- 🛡️ 智能容错机制保障万卡级集群训练稳定性
- 🔗 异构计算模块支持CUDA生态无缝迁移
- 📈 自适应并行策略预计提升训练能效30%以上
数智朋克获悉，摩尔线程近日向开发者社区开放了两项突破性AI框架源码——MT-MegatronLM与MT-TransformerEngine。基于自主研发的全功能GPU架构，这两大工具链深度融合FP8混合精度计算与定制化算子加速技术，在分布式训练领域实现多维度创新。
作为面向超大规模模型的训练平台，MT-MegatronLM展现出对复杂模型架构的卓越兼容性。其张量并行与流水线并行的组合策略，不仅适配传统稠密模型训练，更在多模态联合优化及MoE架构动态路由方面取得显著突破。尤其在处理千亿参数规模的稀疏专家网络时，该框架通过智能资源调度算法，将GPU集群利用率提升至全新量级。
MT-TransformerEngine则针对Transformer家族模型进行了底层重构。通过引入动态算子融合引擎与内存访问优化模块，成功突破传统Attention机制的计算瓶颈。实测数据显示，在序列建模任务中，其创新的混合精度流水线技术使得FP16/FP8的自动切换损耗降低75%，同时将KV Cache的存储开销压缩40%以上。
技术架构层面，两大框架均部署了智能容错机制。当检测到硬件级异常时，系统可自动触发检查点回滚与梯度重计算，配合自主研发的通信优化协议，确保万卡级集群训练的稳定性。更值得关注的是，其异构计算模块支持CUDA生态无缝迁移，为国产GPU的生态建设开辟了技术通道。
据内部技术白皮书披露，后续迭代版本将集成自适应并行策略选择器，结合运行时性能分析动态调整模型切分方案。同时，针对3D混合并行的内存墙难题，研发团队正在测试基于计算图重写的自动优化方案，预计可将大模型训练能效比再提升30%以上。
粤公网安备44030002001270号