本研究提出DynMo，一种自主动态负载平衡解决方案，旨在提高大型语言模型（LLMs）的训练效率。通过自适应负载平衡和智能任务打包，DynMo在多GPU和多节点系统中可将训练速度提升至最高4.52倍。