Monarch下一代分布式 AI 框架

像编写单机程序一样，轻松编排大规模 GPU 集群

🧠 单控制器模型

告别复杂的 SPMD。使用单一 Python 脚本协调整个集群，支持标准的控制流与异常处理。

将物理资源抽象为多维网格。像操作 NumPy 数组一样，对成百上千个 GPU 进行切片、广播和调度。

控制平面与数据平面分离。底层 Hyperactor 引擎利用 Rust 和 RDMA 实现零拷贝的高吞吐通信。

节点故障不再是灾难。捕获 ActorDeadError 异常，通过监督树机制实现不中断的热恢复。

需要 Python 3.8+ 与 PyTorch 2.0+

$ pip install monarch-distributed
# 或者从源码安装
$ git clone https://github.com/meta-pytorch/monarch.git
$ pip install . 

核心理念

将集群资源抽象为可编程数组。无需关心 Rank ID，像操作 Tensor 一样操作整片 GPU 网格，实现代码的极致简洁与可扩展性。

高性能架构

符合直觉的 API 设计，无缝集成 PyTorch 生态

简单易用动态调试

⚡

Hyperactor 引擎提供无畏并发与内存安全

零成本抽象RDMA 优化

生产环境验证

16k+

GPU 集群规模

PyTorch

官方团队背书

Llama

大模型预训练

⚡高效调度与容错管理

🛡️显著降低系统中断成本

🚀大规模分布式训练首选