👋 您好，欢迎向 MindSpeed MM 提交 Issue！
我们已收到您的反馈，感谢你对开源社区的支持。🎉
📅 处理时效： 维护团队将在 24 小时内 查看并回复您的问题（工作日）。
🚨 紧急联系： 如果您的问题非常紧急，可通过以下方式联系我们：
💬 微信： WeChat
请确保 Issue 描述清晰，包含复现步骤和日志，这将帮助我们更快定位问题。谢谢！
/label add good-first-issue
认领这个任务
欢迎认领任务，请参考https://gitcode.com/Ascend/MindSpeed-MM/issues/356 社区任务池明确该任务的：
- 完成的截止日期
- 开发进展反馈
- 微信答疑群
- 任务交付注意事项
等信息。如果您同时认领了多项任务，但无法都能进行投入，可以在部分任务中回复退出.
麻烦您加入到对应微信群，群备注名修改为"社区任务+您的gitcode账号", 后续有相关消息和问题都可以在微信群咨询答疑。 等您加入到微信群后，我这边会在社区任务池里面登记任务责任人。
认领这个任务
欢迎参加认领社区任务，当前一个任务只分配一个开发，根据评论认领时间确定，您可以后续观察该任务是否被释放退出，或者认领其他任务 https://gitcode.com/org/Ascend/discussions/4
认领这个任务
认领这个任务
@samulenzz 请您在完成任务后填表登记：MM社区任务管理 https://www.kdocs.cn/l/cdATVWqoh385
@samulenzz 您好！
MindSpeed-MM 邀请您参加 2026-08-20 16:00 召开的WeLink会议
会议主题：MindSpeed MM 社区例会
会议内容：
1.社区关键issue解答
2.代码合入评审
会议链接：https://meeting.huaweicloud.com:36443/#/j/980887584
会议纪要&签到链接：https://etherpad.ascend.osinfra.cn/p/sig-MindSpeed-MM
提交提案之前，请先检索仓库内是否已有相同的提案，如已有请在同一提案中进行讨论。
💻 需求背景、当前现状、期望实现的功能内容、具体的设计方案、以及测试方案
基于MindSpeed MM开放仓库的FSDP2源码，补齐模型的端侧功能。
本期任务的具体信息如下：
（1）模型名称：wan2.2-T2V-14B
（2） 模型源码链接：
https://github.com/Wan-Video/Wan2.2
（3） 开发平台：Atlas 800T A2或者A3
一、任务交付件
本期任务为基于MindSpeed MM开放仓库代码进行功能扩展，请合入开发代码。将开源模型迁移到仓上纯FSDP2分支。主要开发点如下：
（1） 模型训练脚本和yaml参数配置
（2） 模型优化实现
特性：
需要适配仓上当前现有特性，如CP，EP，chunkloss，recompute，async activation offload等，在开启特性后能体现出显存优化或性能优化，并确保精度对齐
（3）参考实现：https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio/blob/main/examples/wanvideo/model_training/full/Wan2.2-T2V-A14B.sh
二、验收标准：
1）精度/性能要求
精度：
对比参考实现训练5000步平均误差小于1%
性能：
不低于当前仓上megatron-FSDP2后端性能
2）实践文档：
开发模型实践1篇，性能优化实践1篇
3）任务完成标准
本次任务完成标准为：
精度/性能（根据实际要求）达标，PR完成合入，实践文档提交到仓库issue。
PR 合入
本地完成测试验证后，向MindSpeed-MM的main分支发起PR。
对接人
待补充
欢迎加入社区，感谢您对社区的贡献 🎉!
替代方案
补充说明
欢迎加入社区，感谢您对社区的贡献 🎉!
提交提案之前，请先检索仓库内是否已有相同的提案，如已有请在同一提案中进行讨论。
💻 需求背景、当前现状、期望实现的功能内容、具体的设计方案、以及测试方案
基于MindSpeed MM开放仓库的FSDP2源码，补齐模型的端侧功能。
本期任务的具体信息如下：
（1）模型名称：wan2.2-T2V-14B
（2） 模型源码链接：
https://github.com/Wan-Video/Wan2.2
（3） 开发平台：Atlas 800T A2或者A3
一、任务交付件
本期任务为基于MindSpeed MM开放仓库代码进行功能扩展，请合入开发代码。将开源模型迁移到仓上纯FSDP2分支。主要开发点如下：
（1） 模型训练脚本和yaml参数配置
（2） 模型优化实现
（3）参考实现：https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio/blob/main/examples/wanvideo/model_training/full/Wan2.2-T2V-A14B.sh
二、验收标准：
1）精度/性能要求
精度：
对比参考实现训练5000步平均误差小于1%
性能：
不低于当前仓上megatron-FSDP2后端性能
2）实践文档：
开发模型实践1篇，性能优化实践1篇
3）任务完成标准
本次任务完成标准为：
精度/性能（根据实际要求）达标，PR完成合入，实践文档提交到仓库issue。
PR 合入
本地完成测试验证后，向MindSpeed-MM的main分支发起PR。
对接人
待补充
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替代方案
补充说明
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