PyTorch与vLLM近日宣布深化技术整合，新增支持量化、注意力机制定制及异构硬件加速等关键功能。这一合作标志着两大开源框架在优化大语言模型（LLM）推理性能方面取得重要突破：量化技术可降低模型计算资源消耗达4-8...

FLUX.1 Kontext [dev]作为一款拥有120亿参数的开源模型，突破性地在消费级硬件上实现了媲美商业闭源软件的图像编辑性能。该模型采用FLUX.1非商业许可协议开放权重，为学术研究和非商业应用提供免费访问权限。技术亮...

近日一篇关于GPU基础知识的科普文章在技术社区引发广泛讨论，该文章系统梳理了图形处理单元的核心技术原理和发展历程。作为现代计算的核心组件，GPU最初专为图形渲染设计，现已广泛应用于深度学习、科学计算等领域。...

传统大型语言模型(LLM)系统普遍存在硬件利用率低下的问题，主要源于GPU内核的序列化启动及跨设备通信开销。一支研究团队创新性地开发出专用编译器，可将LLM推理过程自动编译为单一megakernel（超级内核），通过三大...

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...