Mensaje de AIMPACT, 5 de mayo (UTC+8): NVIDIA AI anunció que su marco Megatron Core ahora ofrece soporte end-to-end para optimizadores emergentes de alto nivel como Muon, así como para optimizadores de investigación como MOP y REKLS, con el objetivo de mejorar la eficiencia del entrenamiento de modelos a gran escala. La empresa señaló que entrenar modelos a escala como Kimi K2 y Qwen3 30B requiere superar las técnicas estándar de paralelismo de datos. Actualmente, este anuncio no revela métricas de rendimiento ni detalles de implementación. (Fuente: InFoQ)
NVIDIA Megatron Core agrega soporte para Muon y otros optimizadores
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Resumen
NVIDIA anunció un proyecto el 5 de mayo (UTC+8), revelando que su marco Megatron Core ahora admite optimizadores avanzados como Muon, MOP y REKLS. La actualización tiene como objetivo mejorar la eficiencia de entrenamiento para modelos grandes. NVIDIA indicó que los métodos estándar de paralelismo de datos ya no son suficientes para modelos como Kimi K2 y Qwen3 30B. La empresa no compartió datos de rendimiento ni especificaciones técnicas. El anuncio del proyecto se produce en medio del interés continuo sobre cómo los datos de inflación podrían afectar los presupuestos de desarrollo de IA.
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