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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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省 token 故事 · 各自为政 - 编程一生
多智能体并行虽高效，但每个智能体需独立上下文，重复阅读文件导致token成本高。自查不可靠，需独立质检。任务书应自包含且窄，验收独立派人，能串行则不并行。...
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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...
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“我1%的工程师消耗了40%的token”：Coder与SpaceXAI为何要给开发者提供更好的工具
Coder推出Agent Relay服务，与SpaceXAI合作，使软件团队能在自有基础设施上运行编码代理，而Cursor负责云端推理。该方案针对银行、国...
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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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流水线并行：1F1B、虚拟段与气泡
本文介绍流水线并行中气泡的产生与优化。将模型按层切段、批次分微批后，段间等待形成气泡。四代调度各改一点：GPipe先全前向再全反向，显存高；1F1B改交替...
