Google近日发布了其最新的AI视频模型Veo 2,该模型的生成成本高达每秒0.5美元,相当于每分钟30美元。这一高昂的成本引发了业界的广泛关注。Veo 2作为Google在AI视频生成领域的最新成果,其技术复杂度和计算资源需求...
Read More在深度学习领域,Self-Attention机制因其在处理序列数据时的高效性而广受欢迎。然而,最近的研究表明,快速傅里叶变换(FFT)可能成为Self-Attention的有力替代品。FFT作为一种经典的信号处理技术,能够在计算复杂度...
Read MoreGoogle Cloud近日发布了由Nvidia GB200 NVL72系统驱动的A4X虚拟机实例,该实例配备了72个B200 GPU和36个Grace CPU,专为大规模AI和高并发应用设计。A4X实例的训练效率是前代A3实例的四倍,并且与Google Cloud服务无...
Read More近日,Character AI在其大规模推理系统中成功减少了KV缓存的使用,并在一个简化版的GPT模型中实现了这一优化。通过这一技术改进,内存使用量减少了40%。这一优化不仅提升了系统的运行效率,还为未来更大规模的AI模型...
Read More近日,DeepSeek宣布开源其内部基础设施的一部分,首推MLA(机器学习加速)核心框架FlashMLA。这一开源项目已在GitHub上发布,旨在为开发者提供高效、灵活的机器学习加速工具。FlashMLA通过优化计算资源分配和任务调...
Read More近日,一项名为Light Thinker的技术引起了广泛关注。该技术旨在将冗长的推理轨迹压缩为更小、更紧凑的表示形式,从而节省上下文空间,同时仍能有效引导模型。这一创新不仅提升了模型的效率,还为处理复杂任务时的资...
Read More随着GPU加速计算在数据科学和机器学习领域的广泛应用,CUDA编程已成为开发者必须掌握的技能之一。本文为熟悉Python编程的开发者提供了一份详尽的CUDA编程入门指南。文章首先介绍了CUDA的基本概念,包括线程、块和网...
Read More近日,OmniServe发布了一个全新的统一框架,旨在优化大规模LLM(大语言模型)的部署效率。该框架结合了低比特量化和稀疏注意力机制等创新技术,显著提升了模型推理速度并降低了成本。通过低比特量化,OmniServe能够...
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