最近,一篇关于大规模分布式训练加速的研究论文在arXiv上发布,它介绍了名为MegaScale的创新方法。MegaScale能够充分利用超过一万个GPU的强大计算能力,实现了高达55.2%的理论峰值FLOP利用率。据了解,该训练框架适用于各种不同的数据类型和模型架构,同时保证了卓越的扩展性和高效性能。
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