摩尔线程开源万亿参数MoE训练基础设施
IT之家 10 月 28 日消息，摩尔线程今日宣布开源大模型训练基础设施项目 Megatron-MUSA-Titan。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 ，为开发者提供面向 MUSA 平台的训练适配与系统优化能力。 据介绍，Megatron-MUSA-Titan 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，实现高 MFU（模型算力利用率）与长稳训练，同时支持与 slime、miles 强化学习框架协同，结合 Megatron 训练与 SGLang 样本生成，构建贯通万亿参数 MoE 预训练与强化学习的训练基础。 IT之家注意到，Megatron-MUSA-Titan 支持 blockwise FP8 训练，将摩尔线程全功能 GPU 的低精度计算能力引入训练流程，提升大规模训练的计算效率。还可结合 DeepEP 与 ACE 异步通信引擎，加速 MoE 中的 Token 分发与结果合并，并实现专家并行（EP）与计算的通算重叠，让数据交换与计算任务协同执行，提升端到端训练效率。 参考： https://github.com/MooreThreads/Megatron-MUSA-Titan