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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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AGI,你想它是什么,它就是什么
本期《Vergecast》播客讨论OpenAI发布GPT-6 Astra并宣称进入“AGI时代”,Nvidia收购Hugging Face,苹果新CEO及...
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Kubernetes虽已成熟,但AI使其再度令人望而生畏
Kubernetes虽成熟,但首次采用仍具挑战,尤其AI工作负载带来GPU、突发流量等新需求。文章指出,启动集群容易,难在管理生产环境中的AI任务,如作业...
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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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系统设计两种抽象:Java藏细节 TLA+砍细节 根本两码事!
本文区分系统设计中两种抽象:模块化抽象(如Java)通过隐藏内部细节简化使用,建模抽象(如TLA+)通过削减无关信息提炼核心以精确推理。前者隐藏并发,后者...
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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...