Arctic长序列训练技术：百万级Token序列的可扩展高效训练方法
Arctic长序列训练(Arctic Long Sequence Training, ALST)技术能够在4个H100节点上对Meta的Llama-8B模型进行高达1500万token序列的训练，使得长序列训练在标准GPU集群甚至单个GPU上都能实现快速、高效且易于部署的执行。
避坑指南：PAI-DLC分布式训练BERT模型的3大性能优化策略
本文基于电商搜索场景下的BERT-Large模型训练优化实践，针对数据供给、通信效率与计算资源利用率三大瓶颈，提出异步IO流水线、梯度压缩+拓扑感知、算子融合+混合精度等策略。实测在128卡V100集群上训练速度提升3.2倍，GPU利用率提升至89.3%，训练成本降低70%。适用于大规模分布式深度学习任务的性能调优。