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English(EN) Scalable Synthesis of distributed LLM workloads through Symbolic Tensor Graphs

STAGE框架为分布式工作负载合成大语言模型执行图 · 跟踪2个来源

一个名为STAGE的新框架已被开发出来,用于合成大语言模型(LLMs)和专家混合模型(MoEs)的高保真执行图。该框架旨在通过建模各种并行化策略来优化分布式人工智能工作负载,从而能够在无需直接访问大规模基础设施的情况下探索不同的模型架构和系统配置。STAGE通过为超过128,000个GPU生成跟踪记录,证明了其可扩展性,并在计算、内存和通信方面保持了张量级别的准确性。 AI

影响 能够在无需直接访问大规模人工智能基础设施的情况下,可扩展地探索分布式大语言模型训练和推理配置。

排序理由 该集群描述了一个用于合成大语言模型执行图的新框架,该框架已在arXiv论文中详细介绍。

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STAGE框架为分布式工作负载合成大语言模型执行图 · 跟踪2个来源

报道来源 [3]

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    通过符号张量图实现分布式 LLM 工作负载的可扩展合成

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  2. X — Together (inference / OSS) TIER_1 Deutsch(DE) · togethercompute ·

    9/ ParallelKernelBench:在多 GPU 内核生成方面对 LLM 进行基准测试

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    <blockquote> <p><strong>Meta Description:</strong> Learn how to build a production-grade distributed vLLM inference stack in 2026 — covering Tensor Parallelism, RDMA (RoCE v2), HuggingFace Jobs, and Semantic Router Fusion for multi-model serving.</p> </blockquote> <p><a class="ar…