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CPU + GPU:为何AI平台工程是一个异构基础设施问题
AI基础设施不应只关注GPU,而应视为CPU、内存、存储和网络协同工作的整体系统。平台团队需匹配各阶段资源需求,而非孤立优化GPU。通过Kubernete...
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Kimi K3 模型结构(10):RL 与服务,状态住在哪里
本文介绍Kimi K3模型在1M上下文强化学习与线上服务中的系统设计,核心是状态管理。KV块和KDA状态通过write-back策略在GPU与DRAM池间...
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Kimi K3 模型结构(9):显存,把 2.8T 塞进 GPU
本文详解Kimi K3模型训练中的显存优化策略,通过账本形式分析权重、激活等内存占用,并介绍六项关键技术:均衡PP rank激活、统一激活管理器、MoE反...
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Suno 歌词生成 API 对接说明
本文介绍Suno歌词生成API的对接方法。该API通过输入prompt(如“A song about winter”)自动生成歌词,支持default和r...
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AI 智创简报:《说话人分离专利转向流式,转写接单者的工具活》
近一年,NVIDIA与Google公开了四项说话人分离专利,推动该技术从离线批处理转向流式处理,并引入大模型纠错。此技术旨在解决转写中“谁在何时说话”的难...
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通过专用GPU内核生成实现极致效率
Proteus系统利用智能体自动生成GPU专用内核,针对不同模型和运行时形状实现极致性能优化。通过严格验证、防作弊检查及知识层管理,Proteus为Qwe...