使用场景
在大规模 MoE 模型中，Flux 能够显著减少通信开销，提高模型训练速度。
研究人员可以利用 Flux 的高效内核优化现有模型的推理性能。
开发者可以在 PyTorch 项目中集成 Flux，提升分布式训练的效率。
产品特色
支持多种 GPU 架构，包括 Ampere、Ada Lovelace 和 Hopper
提供高性能的通信重叠内核，优化计算效率
与 PyTorch 深度集成，易于在现有框架中使用
支持多种数据类型，包括 float16 和 float32
提供详细的安装指南和使用示例，方便开发者快速上手
使用教程
1. 从 GitHub 克隆 Flux 仓库并安装依赖。
2. 根据 GPU 架构选择合适的构建选项，运行 build.sh 脚本。
3. 安装完成后，使用 Flux 提供的示例代码测试功能。
4. 在 PyTorch 项目中集成 Flux，通过调用其 API 实现通信重叠。
5. 根据需要调整 Flux 的配置，优化模型的训练和推理性能。
