苏黎世联邦理工 SPCL 论文获可持续 AI 工作坊最佳海报奖
thoefler · x · 2026-10-29
苏黎世联邦理工 SPCL 团队的论文《Performance Foundations of Parallel & Distributed Reasoning Language Models》在第三届 EFCL 国际可持续 AI 工作坊获最佳海报展示奖。
论文（arXiv:2608.27046）作者包括 Maciej Besta、Leonard Schmidt、Tiancheng Chen、Torsten Hoefler 等，针对 DeepSeek-R1、o3、Kimi k1.5 等推理模型训练动辄数百万 GPU 小时、高度依赖多模型流水线的问题，做了系统化分析：
- 以计算为中心剖析 PPO、GRPO 及其变体等 RL 后训练框架的性能基础；
- 建立模型内与模型间并行策略（数据、张量、流水线、序列、上下文、专家并行等）的分类体系，旨在帮助构建高性能、可扩展且低成本的推理模型训练系统。
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