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FastMoE开源分布式MoE模型训练系统
本文分为三部分：

回顾MOE的发展历程
FastMOE的框架设计
FastMOE v0.2的特性
预训练模型的发展趋势:规模越来越大
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MOE结构：扩充模型容量的新途径训
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MoE的发展历史
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图解（巧妙地运用数据并行来构建MOE专家池）解
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图解（T5+MoE）

MOE模型研究前沿
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使用pytorch和MoE训练您的MOE网络
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FastMoE的并行模式
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FastMOE的实战成果

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FastMOE v0.2 开源分布式MOE模型训练系统
FastMOE v0.2 新特性
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在这里插入图片描述图解（一个专家干活多个专家围观）

MOE训练时负载均衡情况

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负载均衡模
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同时支持 英伟达GPU平台 和 神威国产超算平台
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FastMoE实战1.75亿大规模训练
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FastMOE v0.2 其他新特性
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展望
支持和探索更火负载均衡策略（如FAIR提出的BASE）
探索更大规模（十万亿、百万亿）的训练
MOE Benchmark,不同MOE算法在模型性能上的差异
FastMOE已经成功部署，助力和加速超速大规模预训练模型M6

# 分布式 # 人工智能
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