Cursor开源MoK框架，MoE模型训练效率提升41%

Cursor发布MoK开源项目，通过整合GPU传输与计算，使MoE架构训练效率提升41%，目前仅支持英伟达Blackwell系列。

据 Woofun AI 消息，Cursor 已将 Mixture-of-Kittens（MoK）框架开源，旨在加速基于 MoE 架构的大规模模型训练。该技术将 GPU 数据传输与计算操作整合至同一内核，解决了 MoE 架构中因节点分布导致的频繁数据传输瓶颈。在 512 GB300 规格 GPU 上测试显示，整体处理效率提升 41%，MoE 层速度较现有公共基准快 2.37 倍。目前 MoK 已被用于在成千上万的 Cursor GPU 上开展训练项目，采用 Apache 2.0 许可证，暂仅支持英伟达 Blackwell 系列 GPU，主要面向拥有 GB200 及 GB300 NVL72 集群的机构。