Orion-16B 跨三大洲去中心化训练跑通
Macrocosmos 在 IOTA 去中心化网络上启动了 160 亿参数模型 Orion-16B 的实时训练，覆盖三大洲、调度 256 张异构 GPU。该项目证明了无需许可、非单一实体所有的分布式算力网络可以承担大模型训练，且在超过 50% 节点掉线的情况下仍能继续推进，为去中心化 AI 基础设施提供了关键工程验证。
已确认
- 训练规模与硬件：Project Orion 的 Orion-16B 在跨三大洲的分布式网络上进行实时训练，共使用 256 张异构 GPU，具体包括 RTX 4090 和 5090。
- 网络特性：官方强调此次训练基于无需许可、非单一实体所有的异构算力网络完成，后续计划加入 A6000 和 A100 等不同规格的节点。
- 容错能力：在训练过程中，即使遭遇超过 50% 的节点掉线，模型训练依然成功继续推进，验证了该基础设施的鲁棒性。
为什么重要
- 传统大模型训练高度依赖集中式的超级数据中心，而该项目成功整合了地理位置分散、规格不一且可靠性参差不齐的机器。这种在极端节点流失情况下仍能保证训练不中断的容错能力，为降低 AI 算力门槛和推动去中心化算力网络落地提供了强有力的技术验证。
2026-07-28 ~ 2026-07-30 · 5 条相关
一手来源
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