一、 大幅提升训练速度：让大模型不再“慢如蜗牛”

为什么训练速度对深度神经网络如此重要？看看现在的社会情况就知道，无论是互联网企业的推荐系统，还是科研机构的图像识别模型，规模都在不断扩大，传统训练方法往往需要数周甚至数月，严重影响迭代效率。

FOSI的分布式优化方法在这方面的优势很明显： - 采用分层梯度聚合策略，不同节点的计算结果能更高效地汇总，减少等待时间。比如在处理亿级参数模型时，相比传统方法，训练周期可缩短40%以上。 - 支持动态任务分配，根据每个计算节点的实时算力调整任务量，避免部分节点过载、部分节点闲置的情况，让资源利用率提升30%左右。