Research Paper#Large Language Models (LLMs), MoE, Training Infrastructure, Parallelization🔬 Research分析: 2026年1月3日 15:53
TeleChat3-MoE 训练报告概述
分析
本文详细介绍了用于训练大规模混合专家 (MoE) 语言模型（特别是 TeleChat3-MoE）的基础设施和优化技术。它重点介绍了精度验证、性能优化（流水线调度、数据调度、通信）和并行化框架的进步。重点是在 Ascend NPU 集群上实现高效且可扩展的训练，这对于开发前沿规模的语言模型至关重要。
引用
“本文介绍了一套性能优化措施，包括交错流水线调度、用于长序列训练的注意力感知数据调度、用于专家并行性的分层和重叠通信以及基于 DVM 的算子融合。”