SLAI T-Rex：在 Ascend SuperPOD 上对 DeepSeek-V4 系列进行全参数后训练
万亿参数级 MoE 模型的全参数后训练面临严峻系统挑战，包括内存压力、通信开销和内核效率低下。本报告以 DeepSeek-V4 为例，在 Ascend NPU SuperPOD 上实现端到端优化，提出覆盖模型并行与计算通信编排的层次化框架。
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万亿参数级 MoE 模型的全参数后训练面临严峻系统挑战，包括内存压力、通信开销和内核效率低下。本报告以 DeepSeek-V4 为例，在 Ascend NPU SuperPOD 上实现端到端优化，提出覆盖模型并行与计算通信编排的层次化框架。
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