小红书开源 BigMac,一种面向原生多模态场景的流水并行训练新范式。它通过依赖安全的嵌套流水线,在不增加 LLM 流水线空泡、保持激活显存有界的同时,高效实现多模态流水训练。相比基线,BigMac 训练速度提升 1.08~1.9 倍,并在 global batch size 增大时保持稳定显存占用,目前已应用于 dots 多模态模型生产训练。