【ZiDongHua 之“半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈”收錄關(guān)鍵詞：摩爾線程 人工智能 數(shù)字孿生 數(shù)智化轉(zhuǎn)型 】
　　
　　摩爾線程發(fā)布大模型訓(xùn)練仿真工具SimuMax v1.0：仿真精度顯著提升，顯存誤差僅1%
　　
　　近日，摩爾線程正式發(fā)布并開(kāi)源大模型分布式訓(xùn)練仿真工具SimuMax 1.0版本。該版本在顯存和性能仿真精度上實(shí)現(xiàn)突破性提升，同時(shí)引入多項(xiàng)關(guān)鍵功能，進(jìn)一步增強(qiáng)了模型兼容性、靈活性與用戶體驗(yàn)。
　　
　　SimuMax是一款專為大語(yǔ)言模型（LLM）分布式訓(xùn)練負(fù)載設(shè)計(jì)的仿真模擬工具，可為單卡到萬(wàn)卡集群提供仿真支持。它無(wú)需實(shí)際執(zhí)行完整訓(xùn)練過(guò)程，即可高精度模擬訓(xùn)練中的顯存使用和性能表現(xiàn)，幫助用戶深入洞察訓(xùn)練效率，探索提升計(jì)算效能的優(yōu)化途徑?；陟o態(tài)分析模型，摩爾線程自研的SimuMax通過(guò)結(jié)合成本模型、內(nèi)存模型和屋頂模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)訓(xùn)練過(guò)程的精準(zhǔn)仿真。該工具支持多種主流分布式并行策略
　　
　　與優(yōu)化技術(shù)，適用于以下多種應(yīng)用場(chǎng)景：
　　
　　并行策略：數(shù)據(jù)并行（DP）、張量并行（TP）、序列并行（SP）、流水線并行（PP）、專家并行（　EP）；
　　
　　優(yōu)化技術(shù)：ZeRO-1、完整重計(jì)算、選擇性重計(jì)算、融合內(nèi)核等；
　　
　　適用對(duì)象：希望尋找最優(yōu)訓(xùn)練策略以提升效率的用戶；
　　
　　從事框架或大模型算法開(kāi)發(fā)的工程師，用于優(yōu)化與調(diào)試；
　　
　　芯片制造商，用于性能預(yù)測(cè)與硬件設(shè)計(jì)輔助。
　　
　　核心突破：
 
　　仿真精度實(shí)現(xiàn)顯著提升SimuMax
　　
　　1.0最顯著的更新在于其仿真精度的大幅提升，為用戶提供更可靠的分析結(jié)果。
　　
　　顯存估計(jì)：針對(duì)Dense和MoE（混合專家）模型，顯存估計(jì)誤差穩(wěn)定控制在1%以內(nèi)；
　　
　　性能估計(jì)：經(jīng)測(cè)試，在多個(gè)主流GPU上，目前最優(yōu)性能估計(jì)誤差持續(xù)低于4%；
 
　　
　　新功能與增強(qiáng)：
 
　　擴(kuò)展模型兼容與精細(xì)化控制SimuMax 1.0引入了多項(xiàng)新特性，支持更廣泛的模型結(jié)構(gòu)和
　　
　　高效率訓(xùn)練需求：
　　
　　MLA支持：新增對(duì)MLA模型架構(gòu)的支持； 流水線并行（PP）增強(qiáng)：支持對(duì)首階段和末階段層的細(xì)粒度控制，優(yōu)化模型分片策略；
　　
　　MoE靈活性提升：在混合專家（MoE）模型中支持自定義Dense層，為模型設(shè)計(jì)提供了更大的靈活性。
　　
　　Megatron兼容：提供簡(jiǎn)化的模型遷移流程，可輕松轉(zhuǎn)換和分析基于Megatron框架的模型，提升與現(xiàn)有生態(tài)的互操作性。
　　
　　重計(jì)算策略優(yōu)化：實(shí)現(xiàn)更細(xì)粒度的選擇性重計(jì)算，支持更精準(zhǔn)的內(nèi)存和計(jì)算資源權(quán)衡。
　　
　　全面的效率分析：新增對(duì)不同張量形狀與內(nèi)存布局下計(jì)算效率與利用率的評(píng)估功能。
 
　　快速開(kāi)始
 
　　開(kāi)發(fā)者可通過(guò)以下步驟，快速體驗(yàn)SimuMax：克隆倉(cāng)庫(kù)：
　　
　　git clone git@github.com:MooreThreads/SimuMax.gitcd SimuMax安裝Python包：pip install-r requirements.txtpip install -v -e .運(yùn)行示例：參考項(xiàng)目中的教程和示例（如examples/perf_llama3_8b_tp1_pp2.py），即可開(kāi)始使用SimuMax進(jìn)行訓(xùn)練仿真。持續(xù)優(yōu)化與生態(tài)共建SimuMax已在GitHub全面開(kāi)源，開(kāi)發(fā)者可訪問(wèn)倉(cāng)庫(kù)獲取源代碼、詳細(xì)文檔和示例。摩爾線程鼓勵(lì)開(kāi)發(fā)者通過(guò)提交Issue報(bào)告問(wèn)題或通過(guò)Pull Request貢獻(xiàn)代碼，共同促進(jìn)SimuMax功能的完善和軟件生態(tài)的繁榮。
　　
　　 SimuMax 開(kāi)源地址：https://github.com/MooreThreads/SimuMax摩爾線程始終致力于為開(kāi)發(fā)者提供強(qiáng)大的軟件工具鏈。SimuMax的發(fā)布，將為大模型分布式訓(xùn)練的仿真和優(yōu)化提供精準(zhǔn)視角，助力AI產(chǎn)業(yè)提升算力利用效率，探索更高效的訓(xùn)練范式。未來(lái)，摩爾線程SimuMax團(tuán)隊(duì)將繼續(xù)積極開(kāi)發(fā)，計(jì)劃增加對(duì)上下文并行、更多流水線調(diào)度器、通算并行、Offload技術(shù)、策略搜索以及更精準(zhǔn)的memory-bound算子模擬等功能的支持。
　　
　　 關(guān)于摩爾線程
　　
　　摩爾線程以全功能GPU為核心，致力于向全球提供加速計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施和一站式解決方案，為各行各業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)大的AI計(jì)算支持。我們的目標(biāo)是成為具備國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的GPU領(lǐng)軍企業(yè)，為融合人工智能和數(shù)字孿生的數(shù)智世界打造先進(jìn)的加速計(jì)算平臺(tái)。我們的愿景是為美好世界加速。