[智能应用]字节开源MoE关键优化技术，训练成本再砍40%！内部万卡集群已部署 [复制链接]

新浪科技讯 3月10日晚间消息，字节豆包大模型团队官宣开源一项针对 MoE 架构的关键优化技术，可将大模型训练效率提升1.7倍，成本节省40%。据悉，该技术已实际应用于字节的万卡集群训练，累计帮助节省了数百万 GPU 小时训练算力。
　　MoE 是当前大模型的主流架构，但其在分布式训练中存在大量跨设备通信开销，严重制约了大模型训练效率和成本。以海外主流模型Mixtral-8x7B为例， 其训练过程中通信时间占比可高达 40%。针对这一难题，字节在内部研发了COMET计算-通信重叠技术，通过多项创新，大幅压缩了MoE专家通信空转时间。
　　相较DeepSeek近期开源的DualPipe等MoE优化方案，COMET可以像插件一样直接接入已有的MoE训练框架，支持业界绝大部分主流大模型，无需对训练框架进行侵入式改动。因简洁、通用的设计理念，该工作以5/5/5/4 的高分入选全球机器学习系统顶级会议 MLSys 2025 ，被认为“在大规模生产环境中极具应用潜力”。
　　具体而言， COMET 从系统层面建立了面向 MoE 的细粒度流水线编程方式，通过引入共享张量依赖解析、自适应负载分配两项关键机制，来解决通信与计算之间的粒度错配问题，并精准平衡通信与计算负载，最终大幅提升MoE流水线整体效率。 引入COMET后，单个 MoE 层上可实现 1.96 倍加速、端到端平均 1.71 倍效率提升，且在不同并行策略、输入规模及硬件环境下均表现稳定。
　　值得一提的是，COMET 与Deepseek 研发的DualPipe方案还可以联合使用。在降低MoE通信开销上，COMET 采用了计算-通信融合算子的优化方式， DualPipe则通过排布算子来掩盖通信，两种方案并不冲突，结合使用或将更大幅度压缩模型训练成本。
　　目前，COMET支持多种MoE并行模式，部署灵活、方便。同时，COMET核心代码已开源，并向开发者提供了一套友好的 Python API，计划兼容 Triton 等编译生态。

1. 技术背景与痛点
MoE架构是大模型主流技术（如Mixtral-8x7B），但其分布式训练中存在高达40%的通信时间占比26，主要因跨设备通信开销大，导致训练效率低、成本高。
2. 核心技术突破：COMET
计算-通信重叠技术：通过共享张量依赖解析、自适应负载分配机制，解决通信与计算的粒度错配问题，压缩专家通信空转时间。
兼容性与易用性：无需侵入式修改框架，可作为插件接入现有MoE训练系统，支持主流大模型（如GPT、LLaMA等）。
3. 应用效果
效率提升：单个MoE层加速1.96倍，端到端训练效率提升1.7倍。
成本节省：训练成本降低40%，在字节内部万卡集群中已累计节省数百万GPU小时算力。
4. 技术优势与开源生态
学术认可：以高分（5/5/5/4）入选机器学习顶会MLSys 2025，被认为具备大规模生产潜力。
开源计划：核心代码已开源，计划兼容Triton等编译生态，降低行业技术使用门槛。
5. 未来潜力
与现有方案协同：可与DeepSeek的DualPipe技术结合，通过算子排布和通信掩盖进一步压缩成本。
总结
字节通过COMET技术攻克了MoE训练的通信瓶颈，为行业提供了高效、低成本的解决方案。其开源策略或将加速大模型技术普惠，推动AI基础设施的优化迭代。

字节跳动豆包团队开源COMET技术，助力MoE架构优化

3月10日晚间，字节跳动豆包大模型团队宣布开源一项针对MoE（Mixture of Experts）架构的关键优化技术——COMET。这项技术旨在解决MoE架构在分布式训练中存在的大量跨设备通信开销问题，从而显著提升大模型的训练效率并降低成本。

MoE架构面临的挑战

MoE架构是当前大模型的主流架构之一，它通过将模型划分为多个专家模块，每个模块负责处理数据的一部分，从而实现高效的并行计算。然而，这种架构在分布式训练中面临一个主要挑战：大量的跨设备通信开销。以海外主流模型Mixtral-8x7B为例，其训练过程中通信时间占比可高达40%，这严重制约了大模型训练的效率和成本。

COMET技术的创新点

为了应对这一挑战，字节跳动内部研发了COMET计算-通信重叠技术。COMET通过多项创新，大幅压缩了MoE专家通信的空转时间。具体来说，COMET从系统层面建立了面向MoE的细粒度流水线编程方式，引入了共享张量依赖解析和自适应负载分配两项关键机制，解决了通信与计算之间的粒度错配问题，并精准平衡了通信与计算负载。

性能提升与应用潜力

引入COMET后，单个MoE层上可实现1.96倍的加速，端到端平均效率提升达1.71倍。并且，COMET在不同并行策略、输入规模及硬件环境下均表现出稳定的性能。由于其简洁、通用的设计理念，COMET以5/5/5/4的高分入选全球机器学习系统顶级会议MLSys 2025，被认为“在大规模生产环境中极具应用潜力”。

与其他优化方案的兼容性

值得注意的是，COMET与DeepSeek近期开源的DualPipe等MoE优化方案可以联合使用。COMET采用计算-通信融合算子的优化方式，而DualPipe则通过排布算子来掩盖通信。这两种方案并不冲突，结合使用或将更大幅度压缩模型训练成本。

开源与生态系统支持

目前，COMET支持多种MoE并行模式，部署灵活、方便。同时，COMET核心代码已开源，并向开发者提供了一套友好的Python API，计划兼容Triton等编译生态。这将进一步促进MoE架构在大模型训练中的广泛应用。

结论

字节跳动豆包团队开源的COMET技术为MoE架构的优化提供了新的解决方案。通过大幅压缩通信开销并提升计算效率，COMET不仅能够显著降低大模型的训练成本，还为大规模生产环境中的应用提供了强有力的支持。随着这项技术的推广和应用，我们有理由相信，MoE架构将在未来的AI发展中发挥越来越重要的作用。