2026 年 1 月 8 日，摩尔线程正式发布开源大模型分布式训练仿真工具 SimuMax 1.1 版本，该版本继承 v1.0 高精度仿真能力，实现从单一工具到一体化全栈工作流平台的升级，为大模型训练仿真与调优提供系统化支持。
核心升级内容
1. 三大核心创新
– 可视化配置界面：无需编写复杂代码，用户可直观操作完成训练配置，降低使用门槛。
– 智能并行策略搜索：自动探索并识别更优的并行化及执行策略，降低调参成本，提升训练效率。
– System-Config生成流水线：融合计算与通信效率建模，生成更贴合实际训练需求的系统配置文件，实现更真实的系统级建模。
2. 兼容性与建模精度提升
– 框架兼容性增强：新增对Megatron-LM v0.14的支持，适配新版本Moe Router的显存优化特性，可适配更多企业现有训练体系。
– 通信行为建模优化：专门优化专家并行（EP）/张量并行（TP）与数据并行（DP）混合场景下的节点间网络带宽竞争模拟，提升大规模集群仿真的准确性，使仿真环境更贴近真实生产场景。
3. 跨规模模拟支持：可精准预测从单张GPU到万卡级集群的显存占用情况及训练性能表现，帮助开发者在未实际运行完整训练流程前，全面评估训练效率并优化资源分配，减少大规模训练试验中的资源浪费。
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