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#parallelism

OxCaml 中的数据竞态自由

Lobsters Hottest · 2026-05-16 缓存

OxCaml 是 Jane Street 对 OCaml 编译器的分支,它引入了编译时对数据竞态的保证,从而在不增加运行时开销的情况下实现顺序一致性。这篇博文解释了新的模式轴及其对并行编程的影响。

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DisagMoE:通过解耦 AF-Pipe 并行实现计算与通信重叠的 MoE 训练

arXiv cs.LG · 2026-05-13 缓存

本文介绍了 DisagMoE,一种 MoE 训练系统,通过将注意力层和前馈网络(FFN)层解耦到不同的 GPU 组来优化计算与通信的重叠。该系统基于 Megatron-LM 实现,通过解决节点间通信瓶颈,在 H800 集群上实现了高达 1.8 倍的加速。

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#parallelism

大规模神经网络的训练技术

OpenAI Blog · 2022-06-09 缓存

OpenAI 展示了在分布式 GPU 集群上训练大规模神经网络的全面技术,涵盖数据并行、管道并行、张量并行和专家混合等方法,以克服工程和可扩展性挑战。

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