文章围绕阿里云百炼大模型开发平台的训练速度优势展开，首先分析了大模型训练中数据搬运慢、资源协同差、算法效率低等痛点，接着详细阐述百炼通过动态稀疏训练、自适应梯度压缩等算法优化，以及云原生分布式训练框架下的内存计算优化、弹性资源调度等架构设计，有效提升训练速度。通过小模型测试、大模型案例及多任务并行等数据对比，说明其速度优势，并探讨了对开发者降低时间门槛、对企业降低成本及抢占市场的价值，最后提及百炼的其他工具及长期价值。