WLB-LLM：面向大语言模型训练的负载均衡 4D 并行方法
面向长上下文 LLM 训练的负载均衡型 4D 并行方法，通过在 PP 层做变长打包与 outlier delay、在 CP 层做 Per-Doc 分片与自适应选择，把调度单位从 token 数转向真实 workload，实现平均 1.23× 端到端加速且不改变收敛趋势。
面向长上下文 LLM 训练的负载均衡型 4D 并行方法，通过在 PP 层做变长打包与 outlier delay、在 CP 层做 Per-Doc 分片与自适应选择，把调度单位从 token 数转向真实 workload，实现平均 1.23× 端到端加速且不改变收敛趋势。