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可信数据流通开发者必看,深度解读隐语密态计算设备SPU(Secretflow Processing Unit)

打开链接点亮社区Star,照亮技术的前进之路。每一个点赞,都是社区技术大佬前进的动力 Github 地址: https://github.com/secretflow SPU 是_Secretflow Processing Unit_的简称,它作为隐语平台的密态计算单元,为隐语提供安全的计算服务。 1.SPU概念理解 密态计算单元这个概念听起来比较晦涩,我们用一个实际的例子介绍一下SPU的作用。 假设要用 JAX 写逻辑回归(SPU不依赖JAX,选择JAX因为简单),代码如下: import jax import jax.numpy as jnp def sigmoid(x): return 1 / (1 + jnp.exp(-x)) def loss(x, y, w): pred = sigmoid(jnp.dot(x, w)) label_prob = pred * y + (1 - pred) * (1 - y) return -jnp.sum(jnp.log(label_prob)) def logit_regression(x, y, epochs=3, step_size=...

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编者按: 在大规模人工智能模型训练日益依赖分布式 GPU 集群的今天,我们是否真正理解支撑这些系统高效运行的网络架构?数据如何从存储设备抵达 GPU?训练过程中不同并行策略又如何对网络提出截然不同的挑战? 我们今天为大家带来的文章,作者的核心观点是:现代 AI 训练系统必须通过严格区分前端与后端网络,并针对数据并行、流水线并行和专家并行等不同通信模式进行协同优化,才能有效应对日益复杂的网络拥塞与延迟问题。 文章首先厘清了"前端网络"与"后端网络"的功能边界,强调将关键训练流量隔离在高性能后端网络中的必要性;接着深入剖析了三种主流并行训练策略 ------ 数据并行带来的全局同步压力、流水线并行对拓扑感知调度的依赖,以及专家并行引发的非均匀突发流量;最后以 DeepSeek-V3 混合专家模型为例,展示了如何通过算法、通信内核与硬件协同设计,实现计算与通信的高效重叠,从而突破跨节点训练的瓶颈。 作者 | Austin Lyons 编译 | 岳扬 01 前端网络 vs 后端网络 上次我们探讨了大语言模型预训练中的 GPU 间通信,重点分析了与邻近 GPU 的高速高带宽连接(如通过 NVLi...

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