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大模型训练实测之蚂蚁集团Ling-Plus 3000亿参数MoE模型在国产GPU集群上的训练全流程数
资料介绍
大模型训练实测之蚂蚁集团Ling-Plus 3000亿参数MoE模型在国产GPU集群上的训练全流程数据
训练背景
蚂蚁集团Ling团队发布的Ling-Plus模型(2900亿参数MoE,激活参数288亿)全程使用国产GPU完成训练,在同等规模下效率与H800方案几乎持平。这是首个由互联网大厂公开验证的国产GPU大规模训练案例。
核心技术突破
蚂蚁团队的核心创新在于通过MoE架构与动态参数激活技术,将激活参数压缩至总参数的1/10,同时引入分布式训练优化算法,使国产GPU利用率提升30%以上。
小结
Ling-Plus的成功验证了国产GPU在大规模MoE模型训练中的可行性。国产GPU利用率提升30%以上的优化成果表明,通过系统级创新弥补单卡性能差距的策略是有效的。
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| 252-大模型训练实测之蚂蚁集团Ling-Plus_3000亿参数MoE模型在国产GPU集群上的训练全流程数据.docx | 37K |
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