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惊艳的模型效果，离不开底层算法和平台的支持。

腾讯混元大模型全面建立在腾讯全面自研的Angel机器学习平台和强大的算力基础设施之上。

面对万亿级MoE模型参数大显存需求高，All2all通信效率低，训练性能低等挑战，腾讯混元训练框架AngelPTM通过引入大BatchSize训练、FP8低精度训练、梯度通信/MoE通信计算、MOE算子融合等优化策略，使得训练性能提升108%，成本下降70%。

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对于混元Turbo这样的万亿级超大MoE大模型，推理成本和速度是很大的挑战。

为此，混元推理加速框架AngelHCF支持FP8量化压缩，定制了一系列算子加速FNN模块的推理性能，使得推理性能整体提升1倍，成本下降50%;

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