北京大学崔斌教授团队在鹏城实验室支持下，研发了面向大模型的高效分布式训练框架。该框架通过统一训练接口、细粒度模型切分与并行策略搜索算法，解决了训练任务多样性和负载不均问题，实现训练效率提升15%。同时利用昇腾计算资源管理能力，优化硬件通信效率，通过计算通信重叠技术提升流水线效率。研究成果已在NeurIPS等顶会发表3篇论文，展现了国产算力在分布式计算领域的潜力，为AI产业自主化突破提供支撑。...
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