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SpaceX 自研训练栈
AI 推荐理由
可重点关注其用 C 直接贴近硬件栈的实现方式，以及与 JAX 相比在超大规模训练上的性能差距。核心解读
SpaceX 几乎已经完成一套用 C 编写的内部 AI 训练栈 V1.0，该系统可精确映射到 22 万块配备 800G NIC 的 GB300，并大量使用 pipeline parallelism，尽可能贴近 bare metal。原文称，这套训练栈在大规模训练任务上的潜在速度提升相较 JAX 可达到一个数量级以上。