摩尔线程开源万亿参数训练底座
报价宝综合消息摩尔线程开源万亿参数训练底座摩尔线程近日开源大模型训练基础设施项目Megatron-MUSA-Titan，代码已上架GitHub。该项目基于摩尔线程全功能GPU，聚焦万卡级集群的万亿参数MoE模型训练需求，覆盖预训练与强化学习两大场景。
据官方介绍，该项目已在摩尔线程万卡级集群的万亿参数MoE模型预训练中持续应用，经过长时间训练实践检验，实现了较高的模型算力利用率与长稳训练。仓库还提供主流模型的预训练配置示例，其中包括Kimi-K2的千亿级参数MoE训练脚本。
针对万亿参数训练在计算、通信、显存和流水线调度四个环节的瓶颈，该项目给出系统性优化：基于MT-TransformerEngine支持blockwise FP8训练，提升低精度计算效率；结合DeepEP与ACE异步通信引擎，加速MoE模型的Token分发与合并；通过激活卸载降低显存压力；并借助Mooncake RDMA实现流水线通算重叠。
在强化学习场景，Megatron-MUSA-Titan支持与slime、miles框架协同，由Megatron承担模型训练、SGLang完成样本生成，预训练与强化学习共用同一套训练基础。开发者沿用官方Megatron-LM仓库即可在摩尔线程GPU上开展训练，无需修改上游代码。
摩尔线程同时开源了分布式性能分析工具，可对万卡集群上的万亿参数训练做瓶颈定位，官方称30分钟内即可完成一次万亿参数模型的性能分析。随着国产GPU加速进入大模型训练核心场景，此次开源被视为摩尔线程完善MUSA软件生态、向开发者开放工程积累的重要一步。
编译自 摩尔线程官方公众号，原标题："万卡万亿参数模型训练底座：摩尔线程开源Megatron-MUSA-Titan"
据官方介绍，该项目已在摩尔线程万卡级集群的万亿参数MoE模型预训练中持续应用，经过长时间训练实践检验，实现了较高的模型算力利用率与长稳训练。仓库还提供主流模型的预训练配置示例，其中包括Kimi-K2的千亿级参数MoE训练脚本。
针对万亿参数训练在计算、通信、显存和流水线调度四个环节的瓶颈，该项目给出系统性优化：基于MT-TransformerEngine支持blockwise FP8训练，提升低精度计算效率；结合DeepEP与ACE异步通信引擎，加速MoE模型的Token分发与合并；通过激活卸载降低显存压力；并借助Mooncake RDMA实现流水线通算重叠。
在强化学习场景，Megatron-MUSA-Titan支持与slime、miles框架协同，由Megatron承担模型训练、SGLang完成样本生成，预训练与强化学习共用同一套训练基础。开发者沿用官方Megatron-LM仓库即可在摩尔线程GPU上开展训练，无需修改上游代码。
摩尔线程同时开源了分布式性能分析工具，可对万卡集群上的万亿参数训练做瓶颈定位，官方称30分钟内即可完成一次万亿参数模型的性能分析。随着国产GPU加速进入大模型训练核心场景，此次开源被视为摩尔线程完善MUSA软件生态、向开发者开放工程积累的重要一步。
编译自 摩尔线程官方公众号，原标题："万卡万亿参数模型训练底座：摩尔线程开源Megatron-MUSA-Titan"
