DeepSpeed 团队分享大规模训练优化进展
DeepSpeed 在 PyTorchCon 2026 上放出了 AutoSP、AutoTP、AutoEP 这几个自动并行工具，训练大模型的朋友可以关注下，还支持了 Muon 优化器。
微软 DeepSpeed 团队成员 Zhipeng Wang 在 PyTorchCon 2026 上介绍了该团队在大规模模型训练上的技术进展。他重点讲解了模型与系统的协同设计方法，使 DeepSpeed 能在不同模型架构、工作负载和加速器平台上保持高性能。具体功能包括自动序列并行工具 AutoSP、Muon 优化器支持，以及面向 Hugging Face 模型的 AutoTP 和 AutoEP。他还提到 DeepSpeed 开源社区正在与模型开发者、硬件厂商和 AI 基础设施伙伴合作，扩展其在大规模 AI 工作负载中的应用。
Zhipeng Wang (@Google) shares technical advances from the @DeepSpeedAI team for large-scale model training at #PyTorchCon 2026.
Zhipeng highlights model-systems co-design and optimizations that enable DeepSpeed to deliver high performance across diverse model architectures, workloads, and accelerator platforms. Highlights include AutoSP for automatic sequence parallelism, Muon optimizer support, and AutoTP and AutoEP for Hugging Face models.
He discusses the continued development of the DeepSpeed open source community and collaboration with model developers, hardware vendors, and AI infrastructure partners to expand adoption and enable emerging large-scale AI workloads.
