千卡集群破壁之道：vivo视觉多模态大模型训练效率跃迁实战

主要观点总结

本文详细介绍了AICon全球人工智能开发与应用大会上关于多模态大模型训练工程的演讲内容。演讲者王兆雄分享了他在vivo AI研究院的经验，特别是LLaVA和DiT模型的训练工程实践。演讲包括数据处理优化、模型计算优化、分布式通信优化以及训练稳定性建设的四大核心挑战和相应的优化措施。最后，他还展望了AI Infra的未来发展趋势和落地路径。

关键观点总结

关键观点1: 数据处理优化

王兆雄分享了他在数据处理优化方面的经验，包括多模态数据对齐、I/O压力大、数据吞吐受限等问题。他介绍了通过数据预加载、并行处理、本地缓存等策略来提高数据加载效率和训练速度。

关键观点2: 模型计算优化

王兆雄强调了模型计算优化的重要性，特别是在多模态大模型的训练过程中。他介绍了通过算子融合、模型结构优化、分布式计算等技术来提高计算效率和显存利用率。

关键观点3: 分布式通信优化

王兆雄讨论了分布式通信在训练工程中的重要性，特别是在千卡级以上的大规模训练中。他介绍了通过拓扑感知调度、通信计算重叠、多通道并行传输等技术来优化通信效率。

关键观点4: 训练稳定性建设

王兆雄强调了训练稳定性的重要性，特别是在长期大规模训练中。他介绍了通过异步保存恢复机制、分布式缓存技术、异常检测与故障自动恢复等技术来提高训练稳定性。

关键观点5: AI Infra未来展望

王兆雄展望了AI Infra的未来发展趋势，包括数据质量提升、算法智能优化和算力高效利用等方面。他提出了构建平台化AI基础设施的落地路径，并强调了训练工程在推动算法突破和AI应用落地中的重要性。

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