小互: 字节攻克MoE关键瓶颈，训练成本节省40%
英伟达盘前跳水
字节豆包大模型团队官宣开源一项针对MoE架构的关键优化技术COMET，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40%。
该技术已实际应用于字节的万卡集群训练，累计帮助节省了数百万GPU小时训练算力。
相较DeepSeek近期开源的DualPipe等MoE优化方案，COMET可以像插件一样直接接入已有的MoE训练框架，支持业界绝大部分主流大模型，无需对训练框架进行侵入式改动。
引入COMET后，单个 MoE 层上可实现 1.96 倍加速、端到端平均 1.71 倍效率提升，且在不同并行策略、输入规模及硬件环境下均表现稳定。
而且牛P的是，COMET 还能与Deepseek 研发的DualPipe方案还可以联合使用，或将更大幅度压缩模型训练成本。
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Mon Mar 10 2025 17:44:15 GMT+0800 (China Standard Time)
via Twitter @小互
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字节豆包大模型团队官宣开源一项针对MoE架构的关键优化技术COMET，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40%。
该技术已实际应用于字节的万卡集群训练，累计帮助节省了数百万GPU小时训练算力。
相较DeepSeek近期开源的DualPipe等MoE优化方案，COMET可以像插件一样直接接入已有的MoE训练框架，支持业界绝大部分主流大模型，无需对训练框架进行侵入式改动。
引入COMET后，单个 MoE 层上可实现 1.96 倍加速、端到端平均 1.71 倍效率提升，且在不同并行策略、输入规模及硬件环境下均表现稳定。
而且牛P的是，COMET 还能与Deepseek 研发的DualPipe方案还可以联合使用，或将更大幅度压缩模型训练成本。
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