摩尔线程“夸娥智算集群 KUAE” 1.2 版本发布

8 月 19 日消息，摩尔线程“夸娥智算集群 KUAE” 1.2 版本正式发布。该版本对软硬件层面的综合性进行优化，支持 64K 长文本、新增 LLaMA2 全系列大模型、百川、雅意、Qwen2、Mixtral（MoE 8x7B）等模型。

整理此次更新内容如下：

MFU 提升 10%，最高可达 55% 新版本使用千卡集群训练千亿模型，MFU 提升 10%。 稠密模型集群训练 MFU 最高达到 55%。 Flash Attention2 优化 通过集成最新的 MUSA SDK 平台与优化后的 Flash Attention2 技术，结合新版 Torch MUSA 和算子融合，提升了大模型训练的效率与资源利用率，缩短训练周期并降低了整体成本。 64K 长文本支持 新版本增强了对长文本大模型训练的支持，优化处理长文本理解和生成任务的能力，能够更好地应对文档摘要、文章写作等复杂语言处理任务。 支持混合专家模型 MoE MCCL 通信库完成 All2All 优化，针对 muDNN 算子在不同形状下的矩阵运算进行优化，以更好地支持 MoE（Mixture of Experts）大模型的训练。 断点续训 进一步提升大模型训练的 Checkpoint 读写性能，写入时间小于 2 秒，提高训练效率。 优化 DeepSpeed 实现了基于摩尔线程 GPU 集群的 DeepSpeed 与 Ulysses 的适配和性能优化，强化长文本训练支持。 适配国内外多款大模型，在 Hugging Face 上支持训练和微调主要开源大模型。 稳定性提升 千卡集群软硬件进一步成熟，实现连续无故障训练 15 天。 新版本引入了 KUAE Aegis 可靠性功能，加强对 GPU、显存、集合通信等方面的监控、自动诊断与故障恢复能力。 可视化 / 可观测 引入 PerfSight 性能监控系统，可实时显示模型训练过程中的资源消耗与性能分析数据。 内置模型库中新增大模型 KUAE 内置模型库 Model Zoo 新增 LLaMA2 全系列大模型、百川、雅意、Qwen2、Mixtral（MoE 8x7B）等模型。

此前报道，摩尔线程 AI 旗舰产品夸娥（KUAE）智算集群解决方案从当前的千卡级别扩展至万卡规模，具备万 P 级浮点运算能力。摩尔线程将开展三个万卡集群项目，分别为青海零碳产业园万卡集群项目、青海高原夸娥万卡集群项目、广西东盟万卡集群项目。

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