小时，线性加速比 8.5 倍，显著提升训练效率。 技术细节：采用梯度累积（累积 4 批次更新一次参数） ，优化训练 过程。 硬件配置：昇腾 910B ×8/ 节点， RoCE v2 网络（带宽 200Gbps ）， 构建高效分布式训练环境。 框架优化：自动并行策略（数据并行 + 模型并行混合）， 提升分布 式训练性能。 优化器选择：分布式优化器（ Horovod+ 协同工作，提升平台整体性能。 存储层采用全闪存、分布式与归档存储相结合的方式，满足不同数据类型与访问需求，确保数据存储的高效性与可靠性。 网络层分为参数面、数据面与管理面，参数面采用 RoCE v2 技术，数据面基于 NVMe over Fabrics ，管理面实现集群监控与管理，保障网络通信的高效与稳定。 提供模型训练、服务部署和在线推理的一站式服务 提供资源管理、能力一键发布功能，及 标准化 网络平面：参数面采用 RoCE v2 ，数据面采用 NVMe over Fabrics ，边缘接入采用 5G+ 工业 WiFi 。 设备型号：参数面使用迈络思 SN3700 ，数据面使用曙光 RDMA 网关，边缘接入使用华为 AP7060 。 性能指标：参数面 200G/ ＜ 5μs ，数据面 100GB/s ，边缘接入 1Gbps ，确保高效数据传输。 技术： RoCE v2 。 设备型号：迈络思

[31]. 6 2014 VAE GAN 2020 2021 GLIDE LDM 2022 DALLꞏE2 2015 DPM CLIP Midjourney SD V1 SD V2 eDiff DreamBooth LoRA Diffusion Methods Large-Visual Models 2018 GPT-1 GPT-2 2019 GPT-3 ChatGPT