摩尔线程发布 SimuMax v1.1-低调大师

摩尔线程发布 SimuMax v1.1

2026-01-09 11

摩尔线程正式发布开源大模型分布式训练仿真工具SimuMax的1.1版本。该版本在完整继承v1.0高精度仿真能力的基础上，实现了从单一工具到一体化全栈工作流平台的重要升级，为大模型训练的仿真与调优提供系统化支持。

本次更新聚焦三大核心创新：用户友好的可视化配置界面、智能并行策略搜索，以及融合计算与通信效率建模的System-Config生成流水线。新版本同时提升了对主流训练框架Megatron-LM的兼容性，并增强了对混合并行训练中复杂通信行为的建模精度，使仿真环境更贴近真实生产场景。

SimuMax是一款专为大语言模型（LLM）分布式训练负载设计的仿真模拟工具，可为单卡到万卡集群提供仿真支持。它无需实际执行完整训练过程，即可高精度模拟训练中的显存使用和性能表现，帮助用户深入洞察训练效率，探索提升计算效能的优化途径。

根据介绍，SimuMax v1.1在高精度仿真能力的基础上，通过以下多项功能构建了更完整、更智能的工作流：

智能并行策略搜索：引入策略搜索支持，自动探索并识别更优的并行化及执行策略，降低调参成本，提升训练效率；
系统配置生成流水线：新增系统配置文件生成流水线，包含计算效率与通信效率的刻画，以实现更真实的系统级建模；
增强的框架兼容性与优化：新增对Megatron-LM v0.14的支持，主要适配了新版本Moe Router的显存优化特性；
精细化带宽争用建模：专门优化了在专家并行（EP）/张量并行（TP）与数据并行（DP）混合场景下的节点间网络带宽竞争模拟，提升大规模集群仿真的准确性。

SimuMax v1.1引入了直观的可视化配置界面。用户通过简单交互，即可快速完成从单卡到万卡集群的训练任务定义，极大简化工作流，使工程师更专注于训练策略设计与深层性能优化，提升模型研发与调优效率。

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