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03-14 11:30...通过90万个人工智能优化的计算核心,提供每秒125petaflops峰值AI性能(1petaflops是指每秒1,000,000,000,000,000(1万亿)次浮点运算)。WSE-3呈正方形,边长为21.5厘米(面积为46225mm^2),几乎是使用了整个300毫米硅片来制造一个芯片。这么看来,凭借WSE-3,Ce... 0
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03-13 15:50...则是专门为AI所打造的。AI运算上的主要负载是由标量、向量和张量的数学运算,虽说“万能的”CPU也能对此进行处理,不过处理速度和功耗方面都不理想。NPU正是针对AI运算所打造的新处理单元,高通在2015年推出的第一代AI引擎,在HexagonNPU集成了标量和向量运算核心,之后又加入了张量运算核心,从而极大加快了AI处... 0
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02-28 23:40...将像LLaMAv27B这样的LLM与8位权重整合起来代价过高。移动设备中普遍的内存层结构如图2所示。随着DRAM容量从iPhone15的6GB到GooglePixel8Pro的12GB不等,一个移动应用不应超过DRAM的10%,因为DRAM需要与操作系统和其他应用程序共享。这一要求促进了部署小于十亿参数LLM更进一步的... 0
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02-21 03:20...在github有一个针对70B大模型在不同平台运行速度的测试。可以发现,无论是每秒生成tokens还是响应速度,Groq都是遥遥领先。天下武功唯快不破,这个说法对大模型也同样适用。就在不久前,互联网上就出现针对chatgpt是不是变慢的讨论。有人说是OpenAI对免费用户进行限制,具体怎么回事硅基君也不清楚,但可以看出... 0
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01-16 04:50...荣耀正式发布旗舰智能手机荣耀Magic6系列,首发搭载荣耀自研70亿参数端侧平台级AI大模型“魔法大模型”。荣耀CEO赵明在接受《证券日报》记者采访时表示,在AI和大数据时代,用AI重构操作系统将是所有厂家都会走的方向。而荣耀过去几年在AI上投入的成本加起来约百亿元,未来在AI上的投资还会加大。事实上,不仅OPPO、荣... 0
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12-25 05:20...最大限度减少了DRAM内的传输并减少了推理延迟。本文的闪存加载成本模型在加载更好数据与读取更大块之间取得了平衡。与CPU和GPU中的naive实现相比,优化该成本模型并有选择地按需加载参数的闪存策略可以运行两倍于DRAM容量的模型,并将推理速度分别提升4-5倍和20-25倍。有人评价称,这项工作会让iOS开发更加有趣。... 0
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12-06 17:20...端侧大模型在落地执行中,一个无法忽视的现实是,10亿参数的数据在手机上会占用1G的内存,70亿参数的数据则会占用4G内存,而当数据量达到130亿参数时,内存占用达到7G。然而,现在市面上绝大多数高端手机的运行内存是12G或16G,如果大模型的数据量达到130亿参数则意味着会占用掉7G的内存,这将严重影响手机的运行流畅度... 2
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11-08 11:40...AI大模型、数智政府、智能制造、数智营销、数字金融、ICT和算力是数实融合的六大应用,AI大模型对于推动数字经济的融合发展具有重要意义。驱动行业发展不仅B端,大模型在C端方面的发展也突飞猛进,具体表现在相关应用不断出现,驱动行业开启新一轮发展周期,同时部分C端大模型应用已开始收费。以消费电子行业为例,目前几乎所有主流手... 0
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09-01 23:10...Karpathy说的「Speculativeexecution」,这是优化技术的一类,采用这个技术的计算机系统会根据现有信息,利用空转时间提前执行一些将来可能用得上,也可能用不上的指令。如果指令执行完成后发现用不上,系统会抛弃计算结果,并回退执行期间造成的副作用(如缓存)。为了让大家更好的理解Karpathy的内容。我... 0
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07-27 19:40...然后再让这个语言模型无害,因为同时进行这两项工作会导致模型出现「回避行为」。Meta应该正在想办法解决这个问题。这种「有用性VS无害性」之间的权衡是开源社区面临的根本问题。如下图(右)所示,模型在「边缘数据集」上拒绝回答的情况骤增。2、奖励模型集成方法还有一个重要问题——在有些情况下会出现高度分歧——例如,有用性很强、... 0
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03-03 21:00...总训练成本达1200万美元。除了训练,推理也很花钱。有人估算,现在OpenAI运行ChatGPT的算力费用每天就有10万美元。在发展技术,让大模型掌握更多能力的同时,也有人在尝试降低AI所需的算力资源。最近,一种名为FlexGen的技术因为「一块RTX3090跑ChatGPT体量模型」而获得了人们的关注。虽然FlexG... 1
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2024-04-27-11:09 GMT . 添加到桌面浏览更方便.
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