在张江，与NVIDIA和领先互联网公司的一线技术专家共探大模型训练前沿

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（来源：你好张江）

4月18日，NVIDIA加速计算Meetup：“Megatron Core大模型训练框架”专场在Vπ张江孵化器@纳贤800成功举办。本次活动汇聚了NVIDIA及产业和SteptronOSS、AReal开发者社区的多位一线技术专家与工程师，深度探讨MoE模型扩展、显存优化、CUDA Graphs加速及Agent编程在训练框架中的创新实践。

生态赋能，助力青年创客逐梦张江

张江孵化器总经理金红梅在致辞中表示，创新生态的持续发展离不开兼具包容性与支撑力的土壤。纳贤800国际青年创新创业基地正是为青年创客量身打造的梦想起点——这里不仅提供从0到1的全周期孵化支持，更构建了“苗圃-孵化-加速-未来技术”的垂直生态体系，对标全球顶尖科创中心，打造“策源-孵化-加速-国际化”四位一体的创新枢纽。

除了浦东“青创15条”政策红利，入驻团队还可享受“算力券”“模型券”“语料券”等AI专项补贴，叠加“投孵联动”机制与高质量孵化空间，让青年创业者在此筑梦、造梦、追梦，实现硬科技创新的加速生长。

NVIDIA开发与技术部门亚太区资深总监李曦鹏表示，NVIDIA自2023年已围绕开发者社区，针对CUDA加速计算平台、加速库及最佳实践，开展过数场深度专题分享和现场交流。

技术前沿：Megatron Core MoE训练框架深度解析

NVIDIA加速计算专家颜子杰面对大模型训练的未来，MoE框架中“变与不变”值得深思：不变的是对通信计算效率的极致追求、生产级解决方案的交付标准，以及全局协同的工程思维；变化的则是代码形态的演进、交付形式的革新，以及更适配Agent开发的代码设计理念——这些正是当前重点探索的方向。

NVIDIA加速计算专家刘振寰系统解读了NVIDIA Megatron Core MoE技术报告，全面剖析MoE大模型训练的核心价值。针对显存瓶颈、通信开销与计算强耦合等系统挑战，他详细阐释了如何通过并行策略优化、显存管理、高效通信、算子融合与低精度训练实现效率跃升，并分享了Megatron Core框架的生产级能力与最佳实践。

NVIDIA加速计算专家张耀斌围绕“从部分CUDA Graphs到完整CUDA Graphs”展开技术演进。针对GPU利用率低、CPU绑定等痛点，他提出四阶段优化方案，并重点讲解Partial到SyncFree的技术突破，彻底消除GPU与CPU间的数据同步阻塞。

NVIDIA加速计算专家柏炎展示了如何利用智能体开发Bumblebee训练框架。以4000行代码重写验证Agent能力，并推出三层Library架构，支持原子化组合与渐进式验证，已在VeRL强化学习框架中落地，未来将强化Agent辅助与面向强化学习的性能优化。

开发者社区技术专家分享前沿训练框架技术

来自开发者社区的3位技术专家也分享了各自业务实践中的经验。

在Megatron Core细粒度激活卸载方面，技术专家提出了一种显存优化方案，核心在于独立流并行数据搬运与精准同步机制，同时保持与流水线并行及重计算技术的兼容性。该技术可显著降低训练显存占用，吞吐损耗极小，结合训练配置调优可实现7%～15%的端到端性能加速，具备较强的工程落地价值。

轻量级AI原生训练框架SteptronOSS通过模块化架构、简化逻辑与独立实验入口提升可维护性，明确“人类主导创新与规范、AI负责规模化执行”的协同范式，缓解了效率与简洁性难以兼顾、上手门槛高、多角色协作不便等现有训练框架中的常见痛点。

AReaL主要贡献者带来了“零手写代码开发AReaL训练框架”的实践分享。他介绍了RL训练框架AReaL的优势与路线图，提出AI开发的标准流程与能力边界，通过任务拆解与上下文分解提升效率，并针对PR泛滥问题提出“核心开发者编码+需求验证分工+AI审查”的协作方案。

自由交流，共探未来

在讨论环节，嘉宾们围绕AI交互输入、数据分析、CI系统设计、专家知识迭代、代码评审有效性等实际问题展开深度交流。

未来，Vπ张江孵化器将持续联动生态伙伴，为硬核技术、硬科技创新提供加速生长的关键土壤，助力更多创新成果从张江走向世界。