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AWS 介绍在 Trainium 上用 torchtitan 训练 Qwen3

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AI 综述

AWS 发布教程，介绍在单台 trn2.48xlarge 上用 torchtitan 训练 Qwen3 的三种方式：Transformers v5 后端、torchtitan 原生 Qwen3 实现，以及挂载 NKI MoE kernel。torchtitan 通过 TorchNeuron 将 Trainium 注册为原生 PyTorch 设备。教程要求使用 AWS Deep Learning AMI for Neuron 或 Neuron PyTorch 训练容器，并按文中表格固定版本；序列长度需设为 128×LNC 的倍数，LNC 为 2 时即 256。示例将 Qwen3-30B-A3B 缩减为 4 层、64 个专家，以便在单台 trn2.48xlarge 上运行。

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最新进展10月22日 04:00

在 AWS Trainium 上用 torchtitan 训练 Qwen3

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月22日

04:00
AWS Machine Learning Blog
在 AWS Trainium 上用 torchtitan 训练 Qwen3
在单台 trn2.48xlarge 上，torchtitan 通过 TorchNeuron 将 Trainium 注册为原生 PyTorch 设备，可用三种方式训练 Qwen3-4B-Instruct-2507：Transformers v5 后端、torchtitan 原生 Qwen3 实现，以及挂载 NKI MoE kernel。

本事件热度走势

可比范围当前: 5
可比范围峰值: 1010月22日 05:00
近 24 小时变化: -50%

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