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2、后面不要太贪。不要太有洁癖，别看见可以叠的闲来广东麻将输赢概率软件透明挂就屁颠屁颠去叠了。要眼观八路耳听四方，多看看，能消的先消掉再说。剩下就会好办一些。贪得无厌只会断送全局。我以前经常把很多牌一队一队的理顺了，但是没法消。

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深度计算领域再添利器!摩尔线程今日重磅宣布，正式开源MT-MegatronLM与MT-TransformerEngine两大AI框架，这一举措将为国产计算基础设施注入强劲动力。这两大框架通过深度融合FP8混合训练策略和高性能算子库，成功在国产全功能GPU上实现混合并行训练和推理，大幅提升了大模型训练的效率与稳定性。

摩尔线程此次开源的MT-MegatronLM框架专为全功能GPU打造，支持dense模型、多模态模型及MoE（混合专家）模型的高效训练，满足了当前AI领域多样化的训练需求。而MT-TransformerEngine则主攻Transformer模型的训练与推理优化，通过算子融合、并行加速策略等技术，有效释放了摩尔线程全功能GPU高密度计算的潜力，显著提升了memory bound算子的效率。

这两大框架的技术突破主要体现在硬件适配与算法创新的深度协同。首先，它们支持多种类型模型的混合并行训练，能够灵活应对不同模型架构的复杂运算场景;其次，结合摩尔线程GPU原生支持的FP8混合精度训练策略，有效提升了训练效率;第三，通过高性能算子库muDNN与通信库MCCL的深度集成，系统性优化了计算密集型任务与多卡协同的通信开销;同时，结合开源Simumax库，能够自动进行并行策略搜索，并针对不同模型和加速环境最大化并行训练性能;此外，框架内置的rewind异常恢复机制可自动回滚至最近稳定节点继续训练，大幅提升了大规模训练的稳定性;最后，两个框架兼容GPU主流生态，既保障了现有生态的平滑迁移，也为开发者构建自有的AI技术栈提供了底层支撑。

在实际应用中，这两大框架的表现令人印象深刻。在全功能GPU集群上，Llama38B模型的训练任务利用FP8技术在loss几乎无损的情况下，MFU（模型吞吐利用率）竟能达到90%以上，相比原来提升了28%的训练速度。此外，摩尔线程已深度集成并开源对DeepSeek并行算法DualPipe的高效支持，MT-DualPipe完整接入MT-Megatron框架和MT-TransformerEngine框架后，成功实现了DeepSeek V3训练流程的完整复现，支持MLA、MTP及多种专家平衡策略。通过多种Transformer算子融合技术，这些框架显著提升了内存带宽利用率，有效缓解了memory bound瓶颈，进一步释放了国产GPU的硬件潜力。

摩尔线程表示将持续优化这两大框架，并计划引入一系列新功能:包括Dual Pipe/ZeroBubble并行策略以进一步降低气泡率，提升并行训练效率;多种独创的FP8优化策略以提高训练的性能和稳定性;异步checkpoint策略以提高训练过程中的容错能力和效率;优化后的重计算策略以减少计算和显存开销，提高训练速度;独创的容错训练算法以增强训练过程中的容错能力;以及集成摩尔线程FlashMLA和DeepGemm库以进一步释放摩尔线程GPU的算力和FP8计算能力，全面提升计算性能和效率。

这一系列技术突破与开源举措，不仅展示了摩尔线程在AI算力领域的实力，更为国产AI基础设施的发展开辟了新的可能性，让我们拭目以待其在AI模型训练领域带来的更多突破。