摩尔线程发布 SimuMax v1.1
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...

