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大模型训练实测之国产GPU跨域异构混训1500公里外算力互联效率实测分析.docx
资料介绍
大模型训练实测之国产GPU跨域异构混训1500公里外算力互联效率实测分析
测试背景
为解决国内算力资源分布不均的问题，上海AI实验室联合中国联通推出DeepLink跨域混训技术，实现了1500公里外的异构智算中心算力互联，完成千亿参数模型训练。这是国产算力首次在如此远的距离上实现高效协同训练。
分布式训练引擎的性能优化
国产算力平台通过自适应流水掩盖、内存管理优化等技术提升训练效率。中国移动哈尔滨智算中心MFU从30%提升至60%。甘肃庆阳十万卡集群采用参数面+数据面分离的RDMA高速组网，数据面吞吐15TB/s。
综上所述
1500公里跨域异构混训等效算力达到单集群的95%以上，基于3D+PS架构在10G带宽环境下仍能高效运行。这验证了全国一体化算力网的技术可行性，碎片化算力资源可以被高效汇聚协同。
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