摩尔线程发布 SimuMax 1.1！开源大模型分布式训练仿真平台全面升级

近日，摩尔线程发布了开源大模型分布式训练仿真工具 SimuMax 的 1.1 版。新版本在延续前一版本（v1.0）的高精度仿真能力基础上进行了全方位升级，迈向从单一工具到一体化全栈工作流平台的重要一步。这次更新让大模型训练的仿真与调优更成体系，同时带来更顺手的使用体验。

SimuMax 1.1 聚焦三项关键升级：其一，用户友好的可视化配置界面，操作更直观，降低上手难度；其二，引入智能并行策略搜索，帮助更快找到最佳训练方案，优化训练过程中的资源使用；其三，融合计算与通信效率建模的 System-Config 生成流水线，更精准模拟训练中的复杂通信行为，让仿真更贴近真实生产场景。

此外，新版本进一步提升了对主流训练框架 Megatron-LM 的兼容性，使用户在不同训练环境中应用 SimuMax 更加灵活。针对混合并行训练，复杂通信行为的建模精度也显著增强，帮助进行大规模模型训练时获得更准确的仿真结果。这些更新将持续推动大模型训练的效率与精度，为研发者提供更强有力的支持。

此次升级不仅是技术层面的进步，也体现了对用户需求的深入理解与回应。随着大模型应用不断扩展，SimuMax 的优化迭代势必将引发行业更多关注，助力研发者在快速发展的人工智能领域取得更出色的成果。