摩尔线程发布 SimuMax 1.1：开源大模型分布式训练仿真工具迎来全方位升级

近日，摩尔线程发布了开源的大模型分布式训练仿真工具 SimuMax 1.1。新版本在延续 v1.0 的高精度仿真能力基础上进行全线强化，迈向从单一工具到一体化全栈工作流平台的关键阶段。本次更新让大模型训练的仿真与调优更加成体系，同时带来更易上手的使用体验。

此次更新聚焦三项核心升级：其一，全新的可视化配置界面更贴近用户习惯，设置与调整更直观，显著降低上手难度；其二，引入智能并行策略搜索，帮助快速定位最佳训练方案，进一步优化训练过程中的资源调度；其三，整合计算与通信效率建模的 System-Config 生成流水线，更精准刻画训练中的复杂通信行为，让仿真更接近真实生产场景。

另外，SimuMax 1.1 与主流训练框架 Megatron-LM 的适配度进一步提升，便于在多种训练环境下灵活使用。同时，针对混合并行训练，复杂通信行为的建模精度显著增强，助力大规模模型训练获得更准确的仿真结果。这些改进将切实提升训练效率与精度，为研发者提供更强有力的支持。

此次迭代不仅体现技术进步，也回应了用户的实际需求。随着大模型应用加速扩展，SimuMax 的升级势必在行业内获得更多关注，帮助研发者在快速发展的人工智能领域取得更佳成果。