当前大模型发展中，通用大模型预训练需万卡级算力，而企业大模型后训练多需几十卡规模，更适合“算力网调度”模式，白皮书区别“专用算力拉远”（适配通用大模型）与“全局池化调度”（适配企业大模型，实现“异属、异构、异…
《AI大模型跨域训练池化调度技术体系白皮书》聚焦AI大模型跨域训练的池化调度技术，旨在解决我国高端智能算力“少、杂、散”的困境。 总结与展望指出，该技术体系破解了三大核心挑战，后续将以“全国一台计算机”为目标…
白皮书提出“全局池化调度”技术路线，区别于业界“专用算力拉远”，专注企业大模型“异属、异构、异地”资源调度，构建“广域确定性网络+智算资源并网+算网协同调度”三位一体架构，实现“异属合训、异构混训、异地同训…
Meta开源创新大模型架构AU-Nets
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