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IT之家 10 月 28 日消息，摩尔线程于今日正式对外发布其大模型训练基础设施项目 Megatron-MUSA-Titan 的开源版本。该项目立足于摩尔线程全功能 GPU，专注于满足万卡级集群中万亿参数 MoE 模型的训练需求，同时覆盖预训练与强化学习两大应用场景，旨在为开发者提供适配 MUSA 平台的训练适配及系统优化能力。
据官方介绍，Megatron-MUSA-Titan 已在摩尔线程的万卡级集群中持续应用于万亿参数 MoE 模型的预训练，历经长时间训练实践检验，实现了高 MFU（模型算力利用率）与长期稳定训练。此外，它还支持与 slime、miles 强化学习框架协同工作，通过结合 Megatron 训练与 SGLang 样本生成，构建起贯通万亿参数 MoE 预训练与强化学习的训练基础。
IT之家注意到，Megatron-MUSA-Titan 具备 blockwise FP8 训练支持能力，能够将摩尔线程全功能 GPU 的低精度计算优势引入训练流程，从而提升大规模训练的计算效率。同时，它还可结合 DeepEP 与 ACE 异步通信引擎，加速 MoE 模型中的 Token 分发与结果合并，并实现专家并行（EP）与计算的通算重叠，使数据交换与计算任务协同执行，进而提升端到端训练效率。KAIYUN
