字节攻克MoE关键瓶颈训练成本节省40英伟达盘前跳水

英伟达盘前跳水 字节豆包大模型团队官宣开源一项针对MoE架构的关键优化技术COMET，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40%。 该技术已实际应用于字节的万卡集群训练，累计帮助节省了数百万GPU小时训练算力。 相较DeepSeek近期开源的DualPipe等MoE优化方案，COMET可以像插件 字节攻克MoE关键瓶颈，训练成本节省40% 英伟达盘前跳水 字节豆包大模型团队官宣开源一项针对MoE架构的关键优化技术COMET，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40%。 该技术已实际应用于字节的万卡集群训练，累计帮助节省了数百万GPU小时训练算力。 相较DeepSeek近期开源的DualPipe等MoE优化方案，COMET可以像插件一样直接接入已有的MoE训练框架，支持业界绝大部分主流大模型，无需对训练框架进行侵入式改动。 引入COMET后，单个MoE层上可实现1.96倍加速、端到端平均1.71倍效率提升，且在不同并行策略、输入规模及硬件环境下均表现稳定。 而且牛P的是，COMET还能与Deepseek研发的DualPipe方案还可以联合使用，或将更大幅度压缩模型训练成本。 OMET论文链接： 开源地址：字节攻克MoE关键瓶颈，训练成本节省40% 英伟达盘前跳水 字节豆包大模型团队官宣开源一项针对MoE架构的关键优化技术COMET，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40%。 该技术已实际应用于字节的万卡集群训练，累计帮助节省了数百万GPU小时训练算力。 相较DeepSeek近期开源的DualPipe等MoE优化方案，COMET可以像插件一样直接接入已有的MoE训练框架，支持业界绝大部分主流大模型，无需对训练框架进行侵入式改动。 引入COMET后，单个MoE层上可实现1.96倍加速、端到端平均1.71倍效率提升，且在不同并行策略、输入规模及硬件环境下均表现稳定。 而且牛P的是，COMET还能与Deepseek研发的DualPipe方案还可以联合使用，或将更大幅度压缩模型训练成本。 OMET论文链接：