Periodic Labs:1300 块 H200 训出超越 GPT-6 评测的专用模型
vwxyzjn · x · 2026-09-16
Periodic Labs 公开其 AI 基础设施细节:
- 专用模型在 X 射线衍射评测上 Pareto 支配 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1 等前沿模型,训练从开源权重起步,中期训练与 RL 阶段峰值仅需 1,300 块 H200。模型已用于高通量实验室,搜索更好的超导体与磁性材料。
- 优化覆盖训练吞吐、推理生成速度、自定义沙箱、GPU 显存效率与科学工具执行,并与科学仿真负载共享算力,维持 95%+ 集群利用率。
- 技术栈基于 Megatron、SGLang、Miles、Ray 等开源框架深度改造,以应对科学 RL 中 rollout 耗时数小时而训练步仅几分钟的长尾负载。同卡上训练吞吐达 Megatron 的 4.1 倍,对 SGLang 的贡献使其场景推理快 2.5 倍。
核心目标是让每 GPU 小时产出更大价值,缩短从想法到实验结果的时间。
所属事件:Periodic Labs 用千余块 H200 训出超 GPT-6 材料科学模型(41 条相关)→
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