万亿至十万亿参数 MoE 模型的训练与微调实践

当模型规模迈向万亿乃至十万亿参数，MoE（混合专家）架构成为唯一可行路径。但训练和微调如此庞大的模型，面临着专家负载不均、通信开销爆炸、显存墙三大难题。B300 的硬件与软件协同设计给出了系统性答案。

在训练层面，B300 集成了第三代专家并行引擎，支持动态路由感知的专家分配策略。其片上网络带宽提升至 900 GB/s，配合异步 all-to-all 通信原语，使得专家间的梯度同步延迟降低 80%。同时，B300 的虚拟内存管理单元可自动将低频专家的参数交换至 SSD 池，而活跃专家常驻 HBM3e——这在保持计算效率的同时，突破了单机显存物理限制。

微调阶段，B300 提供的 LoRA 硬件加速器尤为关键。它能在不展开完整专家参数的前提下，仅对路由模块和低秩适配器进行高效更新。实践显示，在十万亿 MoE 模型上执行指令微调，B300 相比上一代方案节省了 7 倍的 GPU 小时数，且收敛曲线更平滑，最终准确率提升 12%。

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