北京
2026 年 2 月 1 日，DeepSpeed 官方團(tuán)隊正式發(fā)布v0.18.5 版本。本次更新帶來了大量功能改進(jìn)與穩(wěn)定性增強(qiáng)，進(jìn)一步完善了在多設(shè)備（尤其是 MPS 與 BF16 環(huán)境）下的兼容性與性能優(yōu)化。以下為本次更新的詳細(xì)內(nèi)容整理。
版本概覽
DeepSpeed v0.18.5 共包含34 次提交（Commits）、15 位貢獻(xiàn)者、50 個文件變更，主要集中于以下幾個方向：
? 多平臺兼容性優(yōu)化
? ZeRO-3 與 BF16 支持增強(qiáng)
? 訓(xùn)練引擎與測試框架改進(jìn)
? 文檔與教程同步更新
? PyTorch 版本升級至v2.9
? 更新版本號文件 version.txt（v0.18.4 → v0.18.5）。
? 增強(qiáng)在Apple MPS平臺上的運(yùn)行兼容性。
? 優(yōu)化 GitHub Workflow 觸發(fā)邏輯，新增測試超時限制。
? 刪除過時的V100 測試觸發(fā)器，提升 CI 效率。
? 新增完整測試套件工作流，確保功能覆蓋更廣。
? 刪除
using namespace std.語句，提升代碼規(guī)范性。? 修復(fù)多進(jìn)程測試問題。
? 針對壓縮 allreduce 操作添加空張量跳過邏輯。
? 優(yōu)化引擎清理機(jī)制（engine cleanup），減少冗余資源占用。
? 修復(fù) Ping-Pong 緩沖索引重置邏輯，移除多余的同步操作。
? 為ZeRO-3增加順序 allgather 優(yōu)化，顯著提升大規(guī)模分布式訓(xùn)練性能。
? 修復(fù) ZeRO 階段中BF16 優(yōu)化器選擇邏輯，確保不同精度模式下的正確行為。
? 修復(fù)BF16_Optimizer無 ZeRO 模式下被誤用的問題。
? 在 ZeRO 測試中自動選擇合適的優(yōu)化器，保證一致性。
? 修復(fù)z0 + bf16 模式下的 checkpoint 加載問題。
? 修復(fù)梯度檢查點(diǎn)（gradient checkpointing）在
use_reentrant=True、PyTorch-style backward、ZeRO-3 模式下的兼容性問題。? 修復(fù)管道引擎（pipeline engine）中反向傳播的異常。
? 在梯度歸約（gradient reduction）中跳過空參數(shù)，避免無效同步。
? 修復(fù)BF16 優(yōu)化器選擇問題，避免錯誤分配。
? 修復(fù)Muon 優(yōu)化器模塊路徑錯誤。
? 解決在 Ulysses 模型中sp_size < world_size 時反向傳播報錯（Rank index out of range）的問題。
? 修復(fù)Ulysses PEFT 測試與Evoformer 編譯錯誤，并調(diào)整Evoformer 測試為順序執(zhí)行，以提升穩(wěn)定性。
? 更新Megatron-DeepSpeed 教程，使其與當(dāng)前倉庫結(jié)構(gòu)匹配。
? 修復(fù)配置文件文檔（config-json.md）的格式問題。
? 更新README.md與加速器配置指南，修正拼寫與鏈接錯誤。
? 調(diào)整CLA 協(xié)議說明，改為采用DCO（Developer Certificate of Origin）驗證機(jī)制，簡化貢獻(xiàn)流程。
? 增加在未指定
modifier_rank的情況下，對GatheredParameters 原地修改的清晰報錯提示，幫助開發(fā)者快速定位問題。? 將PyTorch 模態(tài)測試框架全面升級至v2.9，確保最新版本兼容性與性能表現(xiàn)。
代碼地址：github.com/deepspeedai/DeepSpeed
DeepSpeedv0.18.5是一次穩(wěn)定而重要的更新。該版本在多平臺支持、分布式訓(xùn)練性能、BF16 與 ZeRO 模式兼容性、文檔一致性等方面都進(jìn)行了全面優(yōu)化。隨著 PyTorch 2.9 的支持加入，DeepSpeed 在高性能大模型訓(xùn)練領(lǐng)域的工程成熟度再度提升。
這次更新不僅強(qiáng)化了核心訓(xùn)練引擎的健壯性，也為未來的性能擴(kuò)展和多平臺支持奠定了基礎(chǔ)。
版本信息：
? 版本號：v0.18.5
? 發(fā)布日期：2026 年 2 月 1 日
? ? 提交數(shù)：34
? 文件變動：50
結(jié)語：
DeepSpeed v0.18.5 的推出，再次展示了其在分布式訓(xùn)練與模型加速領(lǐng)域的持續(xù)領(lǐng)先。對于追求極致性能與兼容性的開發(fā)者而言，本次升級值得立即嘗試與部署。
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