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更新时间：2025-09-18 GMT+08:00
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各模型支持的最小卡数和序列长度

模型训练时间、集群规模预测

针对不同模型、集群规格（Snt9b B3/B2/B1、Snt9b23）、数据集大小等不同导致训练时间、集群卡数规模不同，如训练过程中对卡数或训练时间有要求可根据以下公式计算预测：

  • 训练时间(秒)：Time=Tok总/(TPS*N卡数)，计算出训练时间为范围值，仅参考。
  • 训练卡数：N卡数=Tok总/(Time*TPS)，N卡数>8时则需取整为8的倍数且不小于模型最小卡数配置。

参数解释：

  1. 总Tokens (Tok总)：这通常需要对数据集进行预处理，包括分词（tokenization），与数据集大小、数据集遍历次数（Epochs）、序列长度、模型有关系，如填充（Padding）导致无效Token增加等多因素。
    • 总tokens数（通过训练步数）=Seql×数据集样本总数，Seql分为动态、固定两种，一般动态Seql总tokens总数小于以上计算值。设置参数详见表2 Llama-Factory参数-packing参数或，一般MindSpeed-LLM与Llama-Factory默认为固定Seq。
  2. TPS：各个模型吞吐值(token/s/p)、训练卡数可在benchmark表格中查找，benchmark中的吞吐值均为固定Seq测出基线值，benchmark表格可向华为工程师咨询。

模型最小卡数配置

不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如下表所示，目前仅提供微调（SFT）及训练（PT）阶段卡数配置。一般Snt9b规格为单节点8卡，Snt9b23规格为单机8卡=16*DIE，其中1*DIE等效于Snt9b中的1卡，Snt9b23规格实际训练过程中设置并行策略时2*DIE为最小单位；以下配置仅参考，一般小于8卡使用8卡训练，用户可基于卡数配置浮动调动。

表格中“-”代表不支持，规格与卡数中的 4*Ascend在Snt9b中表示4卡，Snt9b23表示4*DIE，以此类推。
表1 模型最小卡数配置

支持模型参数量

训练策略类型

序列长度SEQ_LEN

MindSpeed-LLM规格卡数/DIE

Llama-Factory规格卡数/DIE

VeRL规格卡数/DIE

MindSpeed-RL规格卡数/DIE

Snt9b

Snt9b23

Snt9b

Snt9b23

Snt9b

Snt9b23

Snt9b

Snt9b23

llama3.1-8b

full

4096/8192

4*Ascend

8*Ascend

-

-

-

-

lora

4*Ascend

1*Ascend

2*Ascend

-

-

-

-

llama3.1-70b

full

4096

32*Ascend

64*Ascend

-

-

-

-

lora

16*Ascend

32*Ascend

-

-

-

-

full

8192

64*Ascend

64*Ascend

-

-

-

-

lora

16*Ascend

32*Ascend

-

-

-

-

llama3.2-1b

full/lora

4096/8192

1*Ascend

2*Ascend

1*Ascend

1*Ascend

-

-

-

-

llama3.2-3b

full

4096/8192

2*Ascend

4*Ascend

-

-

-

-

lora

1*Ascend

2*Ascend

1*Ascend

2*Ascend

-

-

-

-

qwen2-0.5b

full/lora

4096/8192

1*Ascend

2*Ascend

1*Ascend

2*Ascend

-

-

-

-

qwen2-1.5b

full/lora

4096/8192

1*Ascend

2*Ascend

-

-

-

-

-

qwen2-7b

full

4096

4*Ascend

1*Ascend

2*Ascend

-

-

-

-

lora

4*Ascend

8*Ascend

-

-

-

-

full

8192

8*Ascend

1*Ascend

2*Ascend

-

-

-

-

lora

8*Ascend

8*Ascend

-

-

-

-

qwen2-72b

full

4096

32*Ascend

64*Ascend

-

-

-

-

lora

16*Ascend

32*Ascend

-

-

-

-

full

8192

64*Ascend

64*Ascend

-

-

-

-

lora

16*Ascend

32*Ascend

-

-

-

-

qwen2.5-0.5b

full/lora

4096/8192

1*Ascend

2*Ascend

1*Ascend

2*Ascend

-

-

-

-

qwen2.5-

1.5b

full/lora

4096/8192

1*Asce nd

2*Ascend

-

8*Ascend

-

8*Ascend

qwen2.5-7b

full

4096

4*Ascend

8*Ascend

8*Ascend

-

8*Ascend

8*Ascend

lora

2*Ascend

1*Ascend

2*Ascend

-

full

8192

8*Ascend

8*Ascend

-

lora

2*Ascend

1*Ascend

2*Ascend

-

qwen2.5-14b

full

4096

8*Ascend

8*Ascend

-

-

-

-

lora

4*Ascend

4*Ascend

-

-

-

-

full

8192

8*Ascend

16*Ascend

-

-

-

-

lora

8*Ascend

4*Ascend

-

-

-

-

qwen2.5-32b

full

4096

16*Ascend

32*Ascend

32*Ascend

-

16*Ascend

16*Ascend

lora

16*Ascend

8*Ascend

-

full

8192

16*Ascend

32*Ascend

-

lora

16*Ascend

16*Ascend

-

qwen2.5-72b

full

4096

32*Ascend

64*Ascend

-

-

-

-

lora

16*Ascend

32*Ascend

-

-

-

-

full

8192

64*Ascend

64*Ascend

-

-

-

-

lora

16*Ascend

32*Ascend

-

-

-

-

qwen2vl-2b

full

4096/8192

-

2*Ascend

-

-

-

-

lora

4096/8192

-

1*Ascend

-

-

-

-

qwen2vl-7b

full

4096/8192

-

8*Ascend

-

-

-

-

lora

4096/8192

-

1*Ascend

2*Ascend

-

-

-

-

qwen2vl-72b

full

1024

-

32*Ascend

-

-

-

-

lora

1024

-

16*Ascend

-

-

-

-

qwen2.5_vl-7b

full

4096/8192

-

8*Ascend

-

-

-

-

lora

4096/8192

-

1*Ascend

2*Ascend

-

-

-

-

qwen2.5_vl-32b

full

4096

-

32*Ascend

16*Ascend

-

-

8192

-

64*Ascend

-

-

-

-

lora

4096/8192

-

16*Ascend

-

-

-

-

qwen2.5_vl-72b

full

4096/8192

-

64*Ascend

-

-

-

-

lora

4096/8192

-

32*Ascend

-

-

-

-

qwen3-0.6b

full/lora

4096/8192

8*Ascend

8*Ascend

-

-

-

-

qwen3-1.7b

full/lora

4096/8192

8*Ascend

8*Ascend

-

-

-

-

qwen3-4b

full/lora

4096/8192

8*Ascend

8*Ascend

-

-

-

-

qwen3-8b

full/lora

4096/8192

8*Ascend

8*Ascend

8*Ascend

-

-

qwen3-14b

full/lora

4096/8192

8*Ascend

8*Ascend

-

-

-

-

qwen3-32b

full

4096

16*Ascend

32*Ascend

16*Ascend

-

-

8192

16*Ascend

32*Ascend

-

-

-

-

lora

4096

8*Ascend

8*Ascend

-

-

-

-

8192

8*Ascend

16*Ascend

-

-

-

-

qwen3_moe-30B_A3B

full

4096

16*Ascend

32*Ascend

-

-

-

-

8192

32*Ascend

64*Ascend

-

-

-

-

lora

4096/8192

16*Ascend

32*Ascend

-

-

-

-

qwen3_moe-235B_A22B

full

4096

256*Ascend

512*Ascend

-

-

-

-

lora

4096

128*Ascend

256*Ascend

-

-

-

-

glm4-9b

full

4096/8192

8*Ascend

8*Ascend

-

-

-

-

lora

4096/8192

2*Ascend

1*Ascend

2*Ascend

-

-

-

-

mixtral-8x7b

full

4096/8192

16*Ascend

-

-

-

-

-

DeepSeek-V3/R1

full

4096

512*Ascend

-

-

-

-

-

lora

64*Ascend

-

-

-

-

-

internvl2.5-8b

full/lora

4096/8192

-

8*Ascend

-

-

-

-

internvl2.5-38b

full

4096/8192

-

32*Ascend

-

-

-

-

lora

4096/8192

-

16*Ascend

-

-

-

-

internvl2.5-78b

full

4096

-

32*Ascend

-

-

-

-

8192

-

64*Ascend

-

-

-

-

lora

4096

-

16*Ascend

-

-

-

-

8192

-

32*Ascend

-

-

-

-

gemma3-27b

full

4096

-

16*Ascend

-

-

-

-

8192

-

48*Ascend

-

-

-

-

lora

4096/8192

-

16*Ascend

-

-

-

-

1. LLama-Factory使用的zero并行会将优化器、梯度、权重在多卡上切分，因此集群规模的大小会影响最佳配置与性能。

2. 当mindspeed-llm上开启分布式优化器并行时，优化器参数会在集群所有机器上切分共享，因此最优配置会和卡数相关。

3. 当前benchmark是综合考虑了最小可运行卡数和最优性能平衡情况下测试出的配置，实际情况中可以根据集群规模大小和性能取舍进行参数调整。

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