研究人员详细介绍了他们在JUPITER超级计算机上训练一个拥有1万亿参数的混合专家（MoE）模型的过程，该过程使用了384个NVIDIA GH200 GPU。通过结合使用全分片数据并行（FSDP）和专家并行（EP），以及先进的内存优化技术，他们实现了每个GPU大约1300个token/秒的吞吐量。关键策略包括完全激活检查点、将激活卸载到Grace CPU，以及使用Muon优化器来减少内存开销和通信瓶颈。 AI
影响 展示了用于训练万亿参数模型的先进基础设施扩展和优化技术，可能加速更大、更强大AI系统的开发。
排序理由 该条目详细介绍了训练大规模混合专家模型的创新基础设施和优化技术，这是大型模型训练领域的一项重要研究贡献。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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