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珠海建设工程备案网站,网页设计与制作期末考试试题及答案,php网站模版,网站怎么做前台跟后台的接口据悉#xff0c;昇思MindSpore开源社区将于 2025 年 12 月 25日在杭州举办昇思人工智能框架峰会。本次峰会的昇思人工智能框架技术发展与行业实践论坛将讨论到昇思MindSpore大模型训练技术进展与实践#xff0c;MindSpore Parallel Training System SIG的核心贡献者将在昇思开…据悉昇思MindSpore开源社区将于 2025 年 12 月 25日在杭州举办昇思人工智能框架峰会。本次峰会的昇思人工智能框架技术发展与行业实践论坛将讨论到昇思MindSpore大模型训练技术进展与实践MindSpore Parallel Training System SIG的核心贡献者将在昇思开发者动手实践workshop设立开发者动手实践体验带领开发者体验使用昇思MindSpore大模型训练技术。本文对MindSpore 大模型训练技术进行了深入解读就业界关热度较高的MoE性能优化技术介绍MindSpore方案。混合专家模型(Mixture of Experts MoE)因其在计算效率与模型容量之间巧妙的平衡作用能有效缓解解决大模型参数指数增长带来的计算压力的关键技术之一正成为构建超大规模神经网络的核心架构。然而MoE模型引入的复杂路由机制导致通信开销显著增长特别是token dispatch和combine阶段AlltoAll类密集的跨机大数据量通信成为系统性能的主要瓶颈。针对这一瓶颈昇思MindSpore面向大模型训练实践提出了一套MoE性能优化方案。昇思MindSpore MoE性能优化方案主要包含机间通信合并、零冗余通信、AlltoAllV收发异构复用3项关键技术。这些技术协同作用系统性地解决了MoE架构在大规模分布式训练中面临的通信开销大、断流频率高、显存占用高等核心瓶颈。机间通信合并特性当前的流行MoE架构存在着专家数多、单个专家计算量小的特点。如DeepSeek V3每个层的路由专家个数高达256个在训练实践中为了减小显存压力往往开启专家并行(EP)将专家切分到不同的卡上。然而当EP数大于单个节点的的NPU/GPU数量时专家会被切分到不同节点上在token dispatch和combine阶段需要进行AlltoAll的机间通信。因机间带宽远小于机内带宽此时机间通信不可避免地成为通信性能的瓶颈。昇思MindSpore团队针对这一问题采用跨机AllGather通信与机内AlltoAll通信相结合的方式解决AlltoAll机间通信性能差的问题。首先将所需的tokens通过跨机AllGather同步到机间然后在机间进行tokens的排序与AlltoAll通信。基于这种分层的通信方式降低了跨机通信数据量有效地提升了整体通信性能。经过在DeepSeek V3 671B实训测试在EP16时端到端吞吐性能提升15%。机间通信合并与原始通信方案的示意如图1。图1. 机间通信合并与原始通信方案的示意图AlltoAllV收发异构复用特性在MoE的token dispatch 以及 token combine阶段各需要执行一次AlltoAllV的通信计算。在下发AlltoAllV算子时需要send_list/receive_list的参数信息而这两个参数内存在device侧需要对其进行一次device to host操作将其搬运至Host侧内存。因此在正向token dispatch及token combine阶段各存在1次因device to host引发的下发断流即下发流程需要等待device to host操作完成后才能下发其余算子。如果考虑反向计算断流次数就变成4次对性能造成严重影响。为此昇思MindSpore采用AlltoAllV收发异构复用技术来减少断流次数其核心思想在于在提前对token dispatch的send_list/receive_list进行device to host将其缓存在Host然后基于缓存的send_list/receive_list实现提前下发token combine阶段的AlltoAllV其原理如图2所示。图2. AlltoAllV收发异构复用昇思MindSpore通过其异构能力实现AlltoAllV收发send_list/receive_list的异构复用将断流次数从4次降低到1次。在DeepSeek V3 671B实训测试端到端性能提升5%。昇思MindSpore针对MoE性能提升的业界难题成体系地采用优化技术包括但不限于上述2项技术构筑了昇思MindSpore面向超大规模MoE训练的高效通信底座更多的技术介绍与交流请关注昇思人工智能框架峰会。本次在杭州举办的昇思人工智能框架峰会将会邀请思想领袖、专家学者、企业领军人物及明星开发者等产学研用代表共探技术发展趋势、分享创新成果与实践经验。欢迎各界精英共赴前沿之约携手打造开放、协同、可持续的人工智能框架新生态