@samsja19:通过在MoE层融合计算与通信,我们显著加速了训练栈,并添加了反向…
摘要
Prime Intellect 让 DeepSeek 的 MegaMoE 内核变得可训练,通过在 MoE 层融合计算与通信,在 Blackwell 和 Hopper GPU 上实现了比 TorchTitan 最高快 55% 的 MoE 训练性能,并支持 BF16、MXFP8 和 FP8 精度。
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缓存时间: 2026/10/29 18:03
通过在 MoE 层中融合计算与通信,并为 deepseek MegaMoE 添加反向传播 kernel,我们显著提升了训练栈的速度
支持 Blackwell 和 Hopper GPU 上的 BF16、MXFP8 和 FP8 格式
Prime Intellect (@PrimeIntellect): 介绍 Prime Mega MoE。
我们让 DeepSeek 的 Mega MoE kernel 变得可训练了。在两个 Qwen3 模型上的结果:
• MoE 训练速度比 TorchTitan 快最多 55% • 使用 prime-rl 进行托管训练快最多 34%
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