Periodic Labs 仅用 1300 块 H200 让开源模型分析性能超前沿模型
LiamFedus · x · 2026-09-16
前 OpenAI 研究员 Liam Fedus 介绍的 Periodic Labs 发布 AI 基础设施博客:为在材料科学领域超越前沿模型,团队从开源权重出发,中训练加强化学习阶段峰值仅需 1300 块 H200,就把开源模型在其 X 射线衍射分析评测上做到 Pareto 优于 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1,该模型取名 Neon。技术要点:
- 基于 Megatron、SGLang、Miles、Ray 深度改造,训练吞吐达同 GPU 下 Megatron 的 4.1 倍,推理经 SGLang 优化提速 2.5 倍
- 自建沙箱与 GPU 显存优化,支撑 RL rollout 中数小时的推理与工具调用
- 与科学建模仿真负载共享算力,保持 95%+ 集群利用率
- 在 Menlo Park 建成高通量实验实验室,实验生成数据、模型学习并决定下一步实验,聚焦超导体、磁体、半导体材料等难题
所属事件:Periodic Labs：1300 张 H200 训出 Neon 压制 GPT-6 Astra(66 条相关)→
「Infra」频道最新
- Anthropic 工程师感叹:我只想要五 petaflops 的算力 — charles_irl · 2026-09-17
- El Pulpo 0.1.0 发布:12.7MB 的本地 LLM 代理与负载均衡器 — zaytzev · 2026-09-16
- CPO 峰会共识:光互连规模化的答案不会是单一方案 — BenBajarin · 2026-09-16
- arXiv 新论文提出 Intelligence per Watt:量化本地 AI 的智能能效 — yogthos · 2026-09-16
- 开发者拆解 X 搜索排序架构：双塔检索 + L1/L2 多级排序 — _jaydeepkarale · 2026-09-16
- 连竞价型 8xH100 实例都租不到,GPU 短缺再加码 — bingxu_ · 2026-09-16