ZeroModels 是一个完全基于 Keras 3 构建的预训练模型集合，覆盖图像分类、目标检测、分割、单目深度估计、特征提取、视觉语言模型和语音识别等任务。该项目最大的亮点在于同一套代码可原生运行在 JAX、PyTorch 和 T...

Google在GitHub开源了Accelerator Agents工具包，面向Google Cloud TPU开发场景，利用Gemini模型帮助开发者将PyTorch工作负载迁移到JAX，并优化自定义内核。该工具包包含MaxCode和MaxKernel两个核心模块：MaxCode负...

谷歌TPUv7 Ironwood的第三方推理结果首次在InferenceX官方预览中亮相。在与Nvidia B200/B300进行同口径FP8对比时，Ironwood每美元性能最高可领先50%，意味着单位成本下能够提供明显更强的推理吞吐。值得关注的是，Ir...

英伟达NeMo团队近日在GitHub上开源了一个名为Molt的智能体强化学习框架。该框架采用PyTorch原生设计，核心理念是将智能体本身视为可执行的程序，而非传统强化学习中固定的策略网络。Molt支持高度灵活的自定义Python...

本文深入探讨了PyTorch在执行和优化神经网络层方面的最新进展，特别是从单个线性操作逐步过渡到融合多层感知机（MLP）的过程。文章详细剖析了如何通过算子融合技术，将多个连续的线性变换和激活函数合并为一个计算核...

PyTorch官方博客近日发布了一项名为AutoSP的创新技术，该技术旨在自动化地将标准Transformer训练代码转换为序列并行代码，用于长上下文大语言模型（LLM）的训练。AutoSP已与微软的DeepSpeed框架深度集成，使得开发者...

Meta旗下PyTorch团队正式开源ExecuTorch项目，这是一个专为在移动设备、嵌入式系统和边缘计算节点上高效部署人工智能模型而设计的端到端解决方案。ExecuTorch旨在解决AI模型在资源受限环境中的部署难题，其核心价值...

谷歌与Meta正联手推进一项关键合作，旨在通过名为“TorchTPU”的新项目，大幅提升谷歌自研的张量处理单元（TPU）对PyTorch深度学习框架的原生支持能力。此举的核心目标是削弱英伟达凭借其CUDA软件生态在AI计算市场建立...