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  1. RESEARCH · CL_97837 ·

    FoMoE系统划分LLM专家以降低分布式训练成本

    研究人员推出FoMoE，一个旨在克服跨地理分布式数据中心训练大型语言模型（LLMs）限制的新颖系统。与先前要求每个站点拥有完整模型副本的方法不同，FoMoE将专家层划分到各个工作节点，显著降低了通信成本和内存开销。这种方法能够更有效地扩展LLMs，实现了经验上的吞吐量加速，并预计为高达1000亿参数的模型带来巨大效益。