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个人开发者分享Apex-2模型训练经验：GPU成瓶颈
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先了解这件事
AI 综述
2026年10月5日，一位独立开发者在Reddit r/LocalLLaMA发帖，分享训练Apex-2模型过程中的试错经验。开发者表示，原计划训练约1T tokens，但实际仅完成约80B tokens，GPU算力始终是最大瓶颈。为解决这一问题，他采用DiLoCo分布式训练方法，用两个GH200实例替代2x H100方案，每350步合并一次模型。结果显示，该方案训练速度约快1.9倍，且成本更低：GH200每小时约2.29美元，而H100每小时约4.19美元。这是对该事件的首篇报道，目前尚无后续进展。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月5日 16:18
开发者首次分享经验：仅完成80B tokens，DiLoCo+GH200方案提速1.9倍且更省。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- Reddit r/LocalLLaMA (开源AI)独立开发者分享构建 Apex-2 模型的经验教训
开发者总结了训练 Apex-2 模型过程中的试错经验：原计划训练约 1T tokens，实际只完成了约 80B，GPU 始终是瓶颈。采用 DiLoCo 方法，用两个 GH200 实例代替 2x H100，每 350 步合并一次模型，训练速度约快 1.9x 且成本更低（GH200 约 $2.29/hour vs H100 约 $4.19/hour）。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。