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发布时间：2026年9月22日
版本号：v0.19.7

DeepSpeed v0.19.7 正式发布。本次更新覆盖训练、推理、分布式通信、自动并行、检查点、性能分析、优化器、CPU 加速、MPS 支持、持续集成与工作流等多个方向。

从更新内容来看，v0.19.7 的重点不只是新增能力，更集中解决了大量真实训练和推理场景中的兼容性、稳定性、内存管理、布局转换、参数分片、断点恢复及设备适配问题。尤其是 ZeRO、AutoTP、AutoEP、Muon、DeepCompile、Ulysses、Universal Checkpoint 等核心模块，均有较多修复和增强。

一、ZeRO 与检查点能力持续增强

在 ZeRO 和检查点导出、恢复、参数分片等方向，v0.19.7 增加了多项重要改进。

首先，ZeRO 检查点导出现在支持配置数据类型。用户可以为导出的 ZeRO checkpoint 指定 dtype，从而更灵活地控制检查点的精度和存储形式。

在通用检查点方面，本次版本完善了分片表达与恢复逻辑。通用检查点分片被描述为仿射映射，使分片关系的表达更加明确。同时，复制映射中的 affine scale 被正确保留在 replicated map 中，而不是错误地附加到 split 上。

针对 AutoTP 规模变化后的恢复场景，v0.19.7 修复了通用检查点跨 AutoTP size 恢复时的问题。这意味着，在不同 AutoTP 配置之间恢复通用检查点时，恢复逻辑得到了修正。

在 ZeRO 参数布局方面，修复了 grouped_mm 的 ZeRO 参数对齐问题，避免相关计算中因参数对齐不正确带来的异常。

DeepCompile 与 ZeRO-3 的组合也获得多项修复。新版本稳定了 ZeRO-3 参数 guard，减少 DeepCompile 场景下参数保护逻辑的不稳定性。同时，DeepCompile 的 ZeRO-3 内存调度器被拆分，使相关内存调度逻辑更加清晰。

对于启用激活检查点时 AutoTP 与 DeepCompile 的组合场景，本次修复了 collective 通信可能被静默丢弃的问题。该修复涉及 AutoTP、DeepCompile 与 AC 同时启用时的分布式通信正确性。

此外，v0.19.7 增加了一个可选的 ZeRO Stage 1 和 Stage 2 梯度范数快速路径，为对应场景提供更快的 gradient norm 处理方式。

二、AutoTP 能力升级：模型级元数据、Qwen3.5 适配与映射输出

AutoTP 是本次版本更新较为集中的模块之一。

此前，AutoTP 的 tp_shard 依赖进程级全局变量。v0.19.7 将这部分逻辑替换为每模型独立的 AutoTPMeta。这样可以避免进程范围全局状态带来的耦合问题，使 AutoTP 元数据更贴近具体模型实例。

在模型模块加载方面，新版本识别了 Qwen3.5 的 RMSNorm 变体，使 AutoTP 能够正确处理该模型中的相关归一化模块。

Llama 注入策略也得到更新。现在会从 rope_parameters 中读取 rope_theta，而不再局限于旧的读取方式。与之对应，Inference V2 同样支持从 rope_parameters 读取 rope_theta，确保 RoPE 参数读取逻辑在不同推理路径中保持一致。

AutoTP 层现在可以输出 affine maps。这与通用检查点中仿射映射的表达方向相呼应，为参数映射和分片描述提供支持。

此外，修复了调试名称映射意外持有模型引用的问题。此前，debug name maps 可能会持续引用其快照对应的模型；本次更新避免了这种模型被意外固定引用的情况。

三、AutoEP 与 DeepEP：专家通信、参数分片和恢复流程优化

AutoEP 与 DeepEP 是 v0.19.7 的另一大重点。

新版本为 AutoEP expert all-to-all 增加了可选的 DeepEP transport。用户可以选择启用 DeepEP 作为专家 all-to-all 的传输路径。

在专家恢复方向，增加了一个可选的 fused weighted restore，用于 AutoEP 的加权恢复流程。

针对 DeepEP 通信准备，本次优化避免了 AutoEP DeepEP 场景中不必要的 collective token preparation。该调整减少了相关通信前置准备操作。

在 ZeRO-3 场景下，AutoEP 的 expert 参数现在按层进行分区。该变更涉及 AutoEP expert 参数在 ZeRO-3 下的分片粒度。

本次还修复了 AutoEP 中优化器与被替换 MoE 参数不匹配的问题，避免优化器参数与替换后的 MoE 参数之间出现不一致。

AutoEP 的 score correction bias buffers 现在会被保留，防止相关偏置缓冲区在流程中丢失。

四、Muon 优化器集中修复：ZeRO、动量与参数组问题得到处理

Muon 在本次版本中获得了非常密集的修复和行为调整。

首先，在 ZeRO Stage 0 的默认场景中，Muon 不再运行 Newton-Schulz。这一行为调整明确了 ZeRO Stage 0 下 Muon 的执行路径。

对于使用 zero.Init 构建模型的 ZeRO-3 场景，修复了 Muon 被静默禁用的问题。此前即使用户配置了 Muon，在特定模型构建方式下也可能没有实际启用；本次版本对此进行了处理。

Muon 的 momentum dtype 也得到多处修正。当检查点恢复时，Muon 会协调动量的数据类型；当动量与梯度进行组合时，动量将采用对应梯度的数据类型。

在 loss scaler 丢弃某一步更新时，Muon 不再推进或保留不应生效的动量变化，避免无效 step 对动量状态造成影响。

此外，修复了 Muon 静默丢弃用户传入 param groups 的问题，确保传入的参数组不会被忽略。

五、Ulysses、序列并行与分布式通信修复

分布式注意力、Ulysses 和序列相关通信路径在 v0.19.7 中也有多项关键修复。

针对 seq-first Ulysses all-to-all，修复了输出布局问题，确保 all-to-all 后的输出 layout 正确。

DistributedAttention 现在会携带 KV head count。该调整使每个 DistributedAttention 实例能够保留 KV 头数信息。

序列 overlap 的反向传播路径修复了梯度 permutation 问题，避免重叠序列处理时反向梯度排列异常。

在通信句柄方面，AllGatherHandle 和 NoGatherHandle 的 wait 方法现在具备幂等性。也就是说，多次调用 wait 不会导致行为异常。

barrier 调用中的 device_ids 现在会被正确转发给通信后端，改善不同后端和设备场景下的 barrier 行为。

另一个重要修复是 _DimZeroAllToAll 在 torch.compile 下可能静默不发送梯度的问题。该问题现已修复，保障编译模式下 all-to-all 相关梯度通信的正确性。

六、性能分析与 FLOPs 统计更准确

v0.19.7 对 FLOPs profiler 进行了多项修复。

在聚合 FLOPs profiler 总量时，同一个 module object 只会计算一次，避免同一模块对象被重复聚合计数。

对于转置卷积，修复了 FLOPs profiler 的统计问题，使 transposed convolutions 的 FLOPs 计算更加正确。

元素级计算的 FLOPs 广播规则也进行了修正。现在 elementwise FLOPs 会从尾部维度进行广播处理。

Rollout 模块增加了 prefill 和 decode forward 的性能分析能力，可以对这两类 forward 阶段进行 profile。

此外，rollout 还新增了 continuous batching generation prototype，并增加了 continuous batching profiling，覆盖连续批处理生成及其性能分析路径。

七、推理、Hybrid Engine、KV Cache 与 Triton 相关修复

在推理能力方面，Hybrid Engine 增加了针对不受支持策略的 fallback 机制。当遇到不支持的 Hybrid Engine policy 时，可以进入回退处理路径。

推理参数校验也更加严格。对于 inference 和 HybridEngine 的 max output tokens，现在会校验其必须为正数。

静态 KV cache 的预分配逻辑改为使用 config.head_dim，确保 KV cache 的初始化尺寸依据正确的 head_dim 配置。

TritonSelfAttention 中已经移除了无效的非 Triton attention 路径，使该模块不再保留已经失效的实现分支。

针对 Triton NFS 检测，修复了当 df 命令输出包含较长设备名称时可能发生崩溃的问题。

fp_quantizer 不再执行 Triton 兼容性检查，移除了这一额外限制。

在 tiled 相关实现中，tiled MLP 使用 reshape 替代 view，TiledFusedLogitsLoss 同样使用 reshape 替代 view。这些调整涉及张量形状变换的处理方式。

八、CPU Adam、ARM 与 MPS 支持进一步完善

CPU Adam 在 ARM 平台上新增了更多 SIMD 优化能力。

本次更新为 CPU Adam 增加了 ARM SVE update kernel，提升 ARM SVE 路径的支持。

在 AArch64 平台上，CPU Adam 增加了 NEON SIMD 路径，属于 CPU Adam 的第二阶段优化内容。

针对 CUDA 13 及更高版本，op_builder 在 nvcc 编译时使用 C++20 标准。

MPS 支持也得到增强。新版本增加了 macOS MPS 的持续集成工作流，并为 MPS accelerator 增加 torch floor check。

对于不支持 fp16 的加速器，相关 fp16 配置测试会被跳过，避免在不具备 fp16 能力的设备上执行不适用的测试。

CPUAdamBuilder 在 MPS 相关调整中更新了 C++ 标准。

九、设备绑定、内存卸载与运行时行为修复

本次版本修复了设备绑定策略。device id 只会在确实需要时绑定，避免不必要的设备绑定行为。

对于 CPU reference models，DDP 不再固定 device_ids，避免 CPU 参考模型被错误地附加 DDP GPU 设备绑定逻辑。

测试辅助工具中的设备放置逻辑也得到调整，改用 device names，而不是 rank ids 来决定设备放置。

empty scratch destination 增加了 pin_empty helper，用于处理空 scratch 目标的 pin 操作。

在内存卸载方面，当一个保存的 view 是唯一持有底层 storage 的值时，该 view 可以被卸载。

offload-state memory deltas 现在仅在 allocator-backed stats 可用时生效，避免在不具备对应内存统计基础时进行不合适的增量计算。

train_cifar 的 fork_rng device entries 现在会探测 device module，修复相关设备条目的处理方式。

十、训练调度、配置传递与启动器行为调整

WarmupCosineLR 的 ratio flags 现在会正确传递到配置中，确保命令行参数能够真正影响调度器配置。

lr range test 中的 staircase 参数被改为显式可选项，不再默认启用。

curriculum schedule 不会再从低于 min_difficulty 的难度开始，避免课程调度起点低于最小难度配置。

elasticity 的 batch overrides 不再写入调用方原始 config dict，避免调用方配置对象被意外修改。

partition 方法现在会继续转发 free_data 参数，而不是将其固定为 True。

SLURM launcher 现在会遵守 include 和 exclude 参数。

include 过滤逻辑也得到修复：过滤依据改为真实 slots，而不是对 include 自身进行过滤。

十一、日志、异常处理与信息采集修复

comms logger 在未提供 log_name 时可能触发 KeyError，本次版本已修复该问题。

cuda_graph 的 assertion 被替换为显式 ValueError，使错误类型更明确。同时，custom_op 的类型注解也得到修复。

source-checkout 场景下 torch_info 的 fallback 现在会包含 nccl_version，补全相关环境信息。

版本文件已在 0.19.6 发布后完成更新，并且 release commits 增加了 DCO sign-off。

十二、持续集成、工作流与测试规则更新

本次版本对 CI 与工作流进行了多项调整。

Modal CI 的超时时间被提高，以适应较慢的 sandbox provisioning。

Modal CI 预算被拆分为 acquisition 和 test 两个阶段，分别处理环境获取与测试执行的时间预算。

Modal GPU 工作流改为仅从 merge queue 触发。

Modal sandbox 的安装链被缓存在镜像层中，优化 sandbox 环境准备流程。

文档中新增了 agent guidelines 的测试纪律规则。

此外，DeepSpeed 对部分未使用功能进行了弃用处理，同时也弃用了 sparse attention。

结语

代码地址：github.com/deepspeedai/DeepSpeed

DeepSpeed v0.19.7 是一次覆盖面很广的版本更新。

从 ZeRO checkpoint dtype 配置、通用检查点跨 AutoTP 恢复，到 AutoEP 的 DeepEP transport、专家参数按层分区，再到 Muon 在 ZeRO、动量 dtype、参数组和 loss scaler 场景下的修复，本次版本显著强化了核心训练能力。

同时，Ulysses 输出布局、序列 overlap 反向梯度、torch.compile 下 all-to-all 梯度发送、FLOPs profiler 统计、Hybrid Engine fallback、KV cache 预分配、CPU Adam 的 ARM SVE 与 NEON 支持、macOS MPS CI、SLURM include 和 exclude 过滤等更新，也覆盖了分布式训练和推理中的大量细节问题。

对于正在使用 ZeRO、AutoTP、AutoEP、DeepCompile、Muon、Ulysses、Universal Checkpoint、CPU Adam 或 MPS 的用户而言，v0.19.7 的修复与能力更新值得重点关注。