训练周期减半:LoongForge 全链路优化 GR00T N1.6 训练,吞吐提升至 2.3 倍
通过对训练调度、通信-计算重叠与数据 IO 链路的系统级优化,我们显著减少了 Python 调度开销、通信等待与数据供给空转,使 GPU 从「被动等待」转向「持续计算」。最终在不改变模型结构的前提下,实现 2.3× 加速与 56.6% 训练周期缩短,大幅提升模型迭代效率与研发节奏。目前,相关优化已集成至全模态训练框架LoongForge。我们欢迎具身智能领域的研究者与开发者共同探索更高效的 VLA
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