首份关于大语言模型（LLM）服务经济学的综合模型揭示，随着AI公司竞相部署高token消耗的推理模型和智能体，当前扩展推理能力的方法比预期更快遭遇瓶颈。研究发现，网络延迟而非带宽成为主要瓶颈，阻碍了公司通过简单...

近日，一篇关于将大语言模型（LLMs）编译为单一MegaKernel以实现低延迟推理的技术文章引发广泛讨论。该技术通过优化编译器设计，将传统需要多个内核调用的LLM推理过程整合为高度融合的单一内核，显著减少了内核启动...

Groq的低延迟硬件技术现已正式成为Hugging Face Hub及SDK的可选推理服务提供商，这一合作标志着AI基础设施领域的重大突破。通过集成Groq的专用处理器架构，开发者能够以服务器无感知（serverless）方式极速调用Llama...

近日，一篇关于在GPU上渲染清晰文本的技术文章引发了广泛关注。该技术通过优化GPU的渲染管线，显著提升了文本显示的清晰度和锐利度，尤其在高分辨率屏幕上效果更为明显。文章详细介绍了如何利用现代GPU的并行计算能...

开发者利用WebGPU技术实现了浏览器端的粒子生命模拟系统，该项目通过GPU加速计算展示了复杂自组织行为的涌现现象。WebGPU作为下一代图形API标准，相比传统WebGL显著提升了并行计算能力，该项目验证了其在复杂系统模...

DeepSeek研究团队以DeepSeek-V3为案例，分享了大型语言模型（LLM）训练中的硬件-模型协同设计创新成果。该研究通过多头部潜在注意力机制（Multi-head Latent Attention）、专家混合系统（Mixture of Experts）、FP8...

在人工智能领域，通用大模型（LLMs）虽然功能强大，但对于特定任务而言，其庞大的计算资源消耗和较高的成本并不总是最优选择。为此，Fastino公司推出了专精任务的语言模型（TLMs），旨在为特定任务提供更高效、更精...

人工智能领域迎来重大技术突破，开源项目ParScale通过创新性地在大型语言模型（LLM）的训练和推理阶段同时应用并行计算技术，成功建立了第三种LLM扩展范式。这一技术突破解决了传统序列计算模式在超大规模模型应用中...