微软DeepSpeed团队在GitHub开源了DeepCompile项目，通过引入编译技术显著提升分布式训练性能。该项目针对训练过程中的瓶颈操作进行深度优化，采用改进版的torch compile实现算子融合与代码生成，实测可使关键操作获得数倍加速效果。这一创新将直接影响大规模AI模型的训练效率，特别是对需要千亿参数训练的LLM领域具有重要价值。技术实现上，团队通过定制PyTorch编译器，解决了原有eager模式下的计算图优化不足问题，为分布式环境提供了更底层的计算加速支持。该方案已集成至DeepSpeed框架，用户可通过简单配置启用编译优化。