ByteDance种子实验室重磅推出VeOmni：让AI训练像搭积木一样简单的全新框架

随着人工智能技术的飞速发展，我们正目睹着一个从单一模态转向全模态理解的时代变革。就像人类能够同时处理视觉、听觉和语言信息一样，最新的AI模型也在努力实现这种全方位的理解能力。然而，训练这样的全模态AI模型就像同时学会多种乐器演奏一样困难，需要处理文字、图像、视频、音频等各种不同类型的数据。

这项由ByteDance种子实验室的马钱力、郑耀伟、史哲伦等研究人员共同完成的研究，于2025年8月发表。有兴趣深入了解的读者可以通过项目页面https://github.com/ByteDance-Seed/VeOmni访问完整内容。研究团队针对当前全模态AI训练中的巨大挑战，开发出了一个名为VeOmni的革命性训练框架。

传统的AI训练方式就像是让一个人同时学习钢琴、小提琴和架子鼓，每种乐器的学习方法都不一样，需要大量的时间和精力去协调。而VeOmni的出现，就像是提供了一套通用的音乐学习方法，让AI能够更轻松地同时掌握处理文字、图像、音频等不同类型信息的能力。

VeOmni最令人惊叹的成就在于，它能够让一个拥有300亿参数的全模态专家混合模型在128个GPU上实现每秒每GPU处理超过2800个tokens的惊人速度，同时还能处理长达16万个tokens的超长内容。这就像是让一个超级大脑能够同时阅读一本厚厚的小说、观看高清电影、听音乐，还能进行深度思考和创作。

一、突破传统束缚的模块化设计思维

在传统的AI训练世界里，就像建造房屋时把水管、电线和建筑结构混在一起施工一样，模型的定义和并行处理逻辑紧密耦合在一起。这种做法带来的问题显而易见：当你想要添加新的功能或处理新类型的数据时，就需要重新设计整个系统，工程量巨大且容易出错。

VeOmni的核心创新在于提出了"模型中心化的分布式训练策略"，这就像是制定了一套标准化的建筑规范。在这套规范下，不同的建筑组件（比如处理文字的部分、处理图像的部分）都有统一的接口标准，可以像搭积木一样自由组合。当工程师想要添加处理新类型数据的能力时，只需要按照这套标准开发相应的模块，然后插入系统即可。

这种设计哲学的精妙之处在于，它将复杂的分布式训练策略（如全分片数据并行FSDP、序列并行SP、专家并行EP等）从具体的模型实现中完全分离出来。研究团队将这些策略封装成了可以随意组合的"训练食谱"，用户可以根据自己的需求选择不同的组合。比如，对于需要处理超长序列的任务，可以选择FSDP+SP的二维并行策略；对于大型专家混合模型，则可以采用FSDP+SP+EP的三维并行策略。

更重要的是，VeOmni支持灵活的并行策略组合。传统方法就像是买了一套固定搭配的家具，要么全要，要么全不要。而VeOmni则像是提供了一个家具零件库，你可以根据房间大小和个人喜好自由搭配。研究团队在论文中展示了多种成功的组合案例：在8到128个GPU的配置下，从7B到72B参数的模型都能找到最适合的并行策略组合。

二、让不同模态数据和谐共处的统一接口

处理全模态数据的最大挑战之一，就像是让来自不同国家、说着不同语言的人们在同一个会议室里进行有效沟通。文字数据、图像数据、视频数据和音频数据各有各的"语言"和特点，如何让它们在同一个AI系统中和谐工作，一直是技术人员面临的难题。

VeOmni通过设计一套轻量级的统一接口协议，巧妙地解决了这个问题。这套协议就像是联合国的同声传译系统，为每种类型的数据提供了标准的"翻译"接口。具体来说，系统采用了编码器-基础模型-解码器的三段式架构，就像一个高效的流水线工厂。

在这个流水线中，编码器负责将原始的多模态数据转换成AI模型能够理解的统一格式。比如，图像编码器会将一张照片转换成一系列数字向量，音频编码器会将声音波形转换成相应的数字表示。这些不同来源的数据经过编码器处理后，都变成了同一种"语言"——token嵌入向量。

基础模型就像是这个流水线的核心处理器，它接收来自各个编码器的统一格式数据，进行深度理解和推理。无论输入是文字、图像还是音频，基础模型都用同样的处理方式来理解其含义和相互关系。

解码器则负责将基础模型的理解结果转换回人类能够感知的形式。当AI需要生成图像时，图像解码器会将抽象的数字表示转换成具体的像素；当需要生成文字时，文字解码器会产生相应的词汇和句子。

这种设计的优雅之处在于，每个组件都实现了统一的接口标准。所有编码器都必须实现一个叫做lm_encode的功能，所有解码器都必须实现lm_head和lm_generate等功能。这样，当系统需要添加新的模态支持时，开发人员只需要按照这套标准开发相应的编码器和解码器，而不需要修改系统的其他部分。

在训练过程中，系统会自动处理不同模态数据的融合。比如，当处理一个包含图片和文字描述的训练样本时，图像编码器会处理图片部分，文字编码器会处理文字部分，然后系统会将这些处理结果无缝融合，送给基础模型进行联合学习。

三、化解大规模分布式训练难题的智慧方案

训练大规模AI模型就像是组织一场涉及成百上千人的大型协作项目，每个人（GPU）都需要知道自己该做什么，同时还要与其他人保持高效的协调配合。传统的分布式训练方法面临着诸多挑战：如何分配工作负载、如何协调不同处理单元之间的通信、如何处理超长序列数据等等。

VeOmni针对这些挑战提出了一套完整的解决方案。首先是全分片数据并行（FSDP）技术，这就像是将一本厚厚的百科全书分成很多册，每个人只需要携带其中一册，但当需要查阅特定内容时，大家可以快速共享信息。在AI训练中，这意味着每个GPU只需要存储模型参数的一小部分，大大降低了内存需求，让原本无法训练的超大模型变得可行。

对于超长序列处理，VeOmni采用了序列并行技术。这就像是将一本长篇小说分成多个章节，不同的读者同时阅读不同的章节，然后定期交流各自的理解。在技术实现上，系统将长序列分割到不同的GPU上进行并行处理，通过巧妙的通信策略确保各部分之间的信息同步。

研究团队还开发了异步序列并行技术（Async-Ulysses），这项技术的精妙之处在于将通信和计算进行重叠。就像是一个熟练的厨师在炖汤的同时准备其他配菜，系统在进行计算的同时进行数据通信，大大提高了整体效率。

对于专家混合（MoE）模型的训练，VeOmni实现了专家并行技术。这就像是一个大型医院的专科分工，不同的专家（模型的不同部分）专门处理特定类型的任务，患者（数据）会被智能地分配到最合适的专家那里。系统通过精心设计的路由机制，确保每种类型的数据都能找到最擅长处理它的专家模块。

VeOmni的另一个重要创新是n维并行策略的灵活组合。传统方法就像是只能选择固定套餐的餐厅，而VeOmni则像是提供自助餐服务，用户可以根据自己的需求和资源情况自由组合不同的并行策略。系统支持从简单的一维并行到复杂的三维并行的各种组合，每种组合都针对特定的使用场景进行了优化。

四、系统级优化让训练效率飞跃提升

除了核心的并行策略，VeOmni还集成了大量系统级优化技术，就像是为一台高性能跑车配备了涡轮增压、空气动力学套件和高性能轮胎等各种性能提升组件。

动态批处理技术解决了数据长度不一致导致的计算资源浪费问题。传统方法就像是用同样大小的盒子装不同大小的物品，小物品会浪费很多空间。VeOmni的动态批处理就像是使用可变大小的包装，将不同长度的序列智能地组合在一起，最大化利用每一批次的计算资源。

高效内核优化则像是为引擎的每个零件都进行了精密调校。系统集成了包括RMSNorm、LayerNorm、RoPE等在内的高度优化的计算内核，这些内核都经过了专门的性能调优，能够在保证计算精度的同时显著提升运算速度。

内存优化技术通过层级重计算、激活卸载等策略，就像是为电脑添加了虚拟内存功能，让系统能够处理比物理内存容量更大的模型。这使得用户可以在有限的硬件资源上训练更大规模的模型。

分布式检查点技术确保了训练过程的稳定性和可恢复性。就像是在长途旅行中定期保存游戏进度一样，系统会定期保存训练状态，即使出现意外中断，也能从最近的保存点继续训练，而不需要从头开始。

元设备初始化技术则解决了大模型初始化时的内存瓶颈问题。传统方法就像是在搬家时必须先把所有家具都搬到新房子里才能开始整理，而VeOmni的方法更像是先在纸上规划好家具摆放位置，然后直接将家具搬到指定位置，避免了中间的临时存储需求。

五、令人印象深刻的性能表现与验证

为了验证VeOmni的实际效果，研究团队进行了大规模的实验验证，实验规模从8个GPU扩展到128个GPU，涵盖了从7B到72B参数的各种模型规模。这些实验就像是对一款新车型进行全方位的路试，包括城市道路、高速公路、山路等各种路况。

在处理Qwen2-VL 7B模型时，VeOmni在8个GPU上展现了出色的扩展性能力。当序列长度从8K扩展到256K时，通过采用不同程度的序列并行策略，系统始终保持了稳定的训练效率。特别是在处理192K长度的序列时，系统仍能达到61.5%的模型浮点利用率（MFU），这个数字表明硬件资源得到了充分利用。

对于更大规模的Qwen2-VL 72B模型，VeOmni在128个GPU的配置下依然表现优异。即使在处理96K长度的序列时，系统仍能维持54.82%的MFU，证明了其在大规模分布式环境下的稳定性和高效性。

最令人印象深刻的是对30B参数专家混合模型的训练结果。在采用三维并行策略（FSDP+SP+EP）的配置下，系统成功处理了长达160K的序列，同时保持了超过2800 tokens/秒/GPU的惊人吞吐量。这就像是让一个超级计算集群不仅能够快速思考，还能同时处理海量的复杂信息。

为了确保训练稳定性，研究团队还对三种不同架构的全模态模型进行了收敛性测试。这些模型分别专注于不同的任务组合：Janus模型专注于图像理解和生成，LLaMA#Omni和Qwen3-MoE#Omni则支持文本、图像、视频和音频的全模态理解与生成。实验结果显示，所有模型在使用VeOmni训练时都表现出了良好的收敛特性，语言模型损失和解码器损失都稳步下降，证明了框架的可靠性。

六、与主流框架的直接较量

为了客观评估VeOmni的性能优势，研究团队将其与业界知名的TorchTitan框架进行了直接对比。这种对比就像是两款跑车在同一赛道上的竞速比赛，使用相同的测试条件和评判标准。

在Qwen2-7B模型的测试中，VeOmni在几乎所有配置下都展现出了明显的性能优势。特别是在处理长序列时，这种优势更加明显。当序列长度达到64K时，TorchTitan出现了内存不足的问题，而VeOmni依然能够稳定运行并保持高效的训练速度。在128K序列长度的极限测试中，VeOmni不仅成功完成了训练，还达到了44.95%的MFU，而TorchTitan则完全无法处理这种规模的任务。

对于更大规模的Qwen2.5-32B模型，两个框架的性能差距进一步拉大。VeOmni在各种配置下都保持了更高的吞吐量和更好的内存利用效率。特别值得注意的是，当采用8路序列并行时，VeOmni的MFU达到了42.92%，而TorchTitan只有35.57%。

最具说服力的对比出现在Qwen2-72B这样的超大模型上。在这种规模的模型训练中，VeOmni不仅在性能上全面领先，在内存使用效率上也表现出色。当处理64K长度序列时，TorchTitan再次遭遇内存不足问题，而VeOmni依然能够稳定运行，MFU达到43.98%。

更重要的是，VeOmni支持专家混合模型的训练，这是TorchTitan目前无法提供的能力。在30B参数的专家混合模型测试中，VeOmni展现了独特的优势，能够处理各种复杂的并行策略组合，为用户提供了更大的灵活性。

七、实际应用场景中的卓越表现

VeOmni的设计初衷不仅仅是在实验室环境中展现优异性能，更重要的是能够在实际的AI开发场景中发挥作用。研究团队选择了多个具有代表性的数据集来验证系统的实用性，这些数据集涵盖了当前AI应用的主要领域。

在文本理解任务中，系统使用了FineWeb-100T数据集，这是一个包含海量高质量文本的大型数据集。VeOmni能够高效处理这种规模的文本数据，为语言模型的训练提供了坚实的基础。同时，系统还能够处理ShareGPT4V数据集进行图像理解训练，LLaVA-Video数据集进行视频理解训练，Voice Assistant数据集进行音频理解训练，以及ImageNet数据集进行图像生成训练。

这种多模态数据的同时处理能力就像是培养一个全能型的人才，不仅要会读书写字，还要能看图识物，会听音乐，能创作绘画。传统的训练框架往往只能专注于某一种类型的数据，而VeOmni能够让AI模型在一次训练过程中同时掌握所有这些能力。

在实际训练过程中，VeOmni采用了智能的数据处理策略。系统会自动为不同模态的数据添加特殊的边界标记，比如用<image_start>和<image_end>来标识图像数据的开始和结束。这种做法就像是在一本混合了文字、图片和音乐的多媒体书籍中使用不同颜色的标签来区分不同类型的内容。

系统的训练策略也体现了实用性考虑。在实验中，研究团队选择冻结模态特定的编码器和解码器，只对基础模型和多模态投影器进行微调。这种做法类似于在已有的专业技能基础上学习如何将这些技能结合运用，既节省了计算资源，又能快速达到实用效果。

八、技术架构的深层设计智慧

VeOmni的技术架构体现了研究团队对分布式系统设计的深刻理解。整个系统的设计就像是一座精心规划的现代化城市，各个功能区域分工明确，交通网络四通八达，既保证了高效运转，又具备了良好的扩展性。

在并行状态管理方面，VeOmni采用了全局设备网格（DeviceMesh）的抽象概念。这就像是为整个计算集群绘制了一张详细的地图，每个GPU都有明确的坐标位置和角色定义。通过这种抽象，系统能够灵活地组织各种并行策略，而不需要用户手动管理复杂的进程组。

系统的通信优化策略也颇具匠心。传统的分布式训练中，不同GPU之间的数据交换往往成为性能瓶颈，就像是城市交通中的拥堵路段。VeOmni通过精心设计的通信模式和重叠策略，将通信开销降到最低。比如在专家并行训练中，系统会将专家计算与令牌路由通信进行重叠，最大化利用每一个时间片。

内存管理方面，VeOmni实现了多层次的优化策略。除了基本的参数分片，系统还支持激活值卸载和优化器状态卸载。这就像是一个智能的仓库管理系统，能够根据当前需求动态调整物品的存放位置，既保证了快速访问，又最大化利用了存储空间。

检查点系统的设计同样体现了实用性考虑。VeOmni支持跨不同分布式配置的检查点加载，这意味着用户可以在不同规模的硬件环境之间迁移训练任务。比如，可以在小规模集群上开始训练，然后无缝迁移到大规模集群上继续训练，就像是能够在不同大小的房间之间搬家而不需要重新整理所有物品。

九、面向未来的发展前景与影响

VeOmni的出现不仅解决了当前全模态AI训练中的诸多挑战，更重要的是为未来的AI发展奠定了坚实的基础。这个框架就像是为AI研究提供了一套标准化的工具箱，让研究人员能够更专注于算法创新，而不需要花费大量时间在系统工程问题上。

从技术发展的角度来看，VeOmni的模块化设计理念代表了分布式AI训练系统的发展方向。随着AI模型规模的不断增长和模态类型的不断丰富，这种灵活、可扩展的架构设计将变得越来越重要。研究团队在论文中也提到了未来的发展方向，包括支持非侵入式流水线并行和模态感知的数据平衡策略等。

对于AI研究社区来说，VeOmni的开源发布意味着更多的研究团队能够接触到先进的全模态训练技术。这就像是将原本只有少数顶级实验室才能掌握的高端设备普及到更广泛的研究群体中，有望加速整个领域的发展进程。

从实际应用的角度来看，VeOmni使得全模态AI模型的训练变得更加可行和经济。这意味着更多的公司和组织能够开发出具有全模态理解和生成能力的AI应用，为用户提供更加智能和自然的交互体验。

系统的高效性和可扩展性也为处理更大规模、更复杂的AI任务提供了可能。随着数据量的爆炸式增长和任务复杂度的不断提升，VeOmni这样的高效训练框架将成为推动AI技术发展的重要基础设施。

研究团队在设计VeOmni时充分考虑了工程实践的需求，这种理念也为其他AI基础设施的开发提供了有益的借鉴。通过将复杂的技术抽象成简单易用的接口，VeOmni降低了全模态AI开发的门槛，让更多的开发者能够参与到这个激动人心的领域中来。

说到底，VeOmni代表的不仅仅是一个技术框架的进步，更是AI训练思维方式的转变。从过去的"一种模型一套系统"到现在的"统一框架支持所有模态"，这种转变就像是从手工作坊走向工业化生产，必将推动整个AI行业向更加高效、标准化的方向发展。归根结底，VeOmni的成功证明了通过精心的系统设计和工程优化，我们能够让AI训练变得更加高效、灵活和易用，为构建下一代智能系统铺平了道路。对于那些对AI技术发展感兴趣的读者，这项研究无疑提供了一个窥见未来AI训练技术发展方向的绝佳窗口。

Q&A

Q1：VeOmni是什么？它解决了什么问题？

A：VeOmni是ByteDance种子实验室开发的全模态AI训练框架，主要解决了同时训练处理文字、图像、视频、音频等不同类型数据的AI模型时面临的技术难题。传统方法就像让人同时学多种乐器一样困难，而VeOmni提供了统一的训练方法，让AI能更轻松地掌握多种能力。

Q2：VeOmni的训练效果如何？能处理多大规模的模型？

A：VeOmni表现相当出色，能让300亿参数的模型在128个GPU上达到每秒每GPU处理超过2800个tokens的速度，还能处理长达16万个tokens的超长内容。在与知名框架TorchTitan的对比中，VeOmni在吞吐量和内存效率方面都表现更优，特别是在处理大规模模型时优势明显。

Q3：普通开发者能使用VeOmni吗？有什么特别的要求？

A：VeOmni已经开源，普通开发者可以通过GitHub访问。它的设计理念就是让复杂的分布式训练变得简单易用，提供了统一的接口和模块化设计，开发者可以像搭积木一样组合不同功能。不过，由于是针对大规模AI训练设计的，还是需要一定的分布式计算基础和相应的硬件资源。