Cursor開源MoK框架，MoE模型訓練效率提升41%

Cursor發佈MoK開源項目，通過整合GPU傳輸與計算，使MoE架構訓練效率提升41%，目前僅支持英偉達Blackwell系列。

據 Woofun AI 消息，Cursor 已將 Mixture-of-Kittens（MoK）框架開源，旨在加速基於 MoE 架構的大規模模型訓練。該技術將 GPU 數據傳輸與計算操作整合至同一內核，解決了 MoE 架構中因節點分佈導致的頻繁數據傳輸瓶頸。在 512 GB300 規格 GPU 上測試顯示，整體處理效率提升 41%，MoE 層速度較現有公共基準快 2.37 倍。目前 MoK 已被用於在成千上萬的 Cursor GPU 上開展訓練項目，採用 Apache 2.0 許可證，暫僅支持英偉達 Blackwell 系列 GPU，主要面向擁有 GB200 及 GB300 NVL72 集羣的機構。