「集群性能优化」共找到 2912 篇相关文章
苹果春季新品奔着龙虾来了！AI性能暴涨8倍，8499元起
苹果发布MacBook Pro M5系列、MacBook Air M5笔记本，8499元起，还更新了显示器。新款MacBook Pro搭载M5 Pro和M5 Max芯片，AI性能大幅提升，提示词处理速度快4倍，图像生成速度快8倍，存储、续航等方面也有优化。
推理快30%，性能超过千亿参数模型，15B模型Apriel-1.6重新定义端侧推理
ServiceNow人工智能团队发布的Apriel-1.6-15b-Thinker，以150亿参数体量，多模态推理能力强，推理Token消耗降超30%。它在AI分析指数成绩佳，优化计算成本，还介绍了训练策略与多维度性能实测情况。
多模态“卷王”阶跃星辰：如何利用 JuiceFS 打造高效经济的大模型存储平台
有“多模态卷王”之称的阶跃星辰，自研多模态模型，早期商业存储系统难满足需求，后引入 JuiceFS。文章介绍大模型各环节存储需求，详述 JuiceFS 企业版与社区版优化实践，含模型分发、读性能等优化。
语言反思>强化学习：伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习，但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器，将LLM执行轨迹转化为诊断信号，用语言反馈替代标量奖励，仅用传统方法1/35计算量，性能最高提升19%。
ACL 2025 | AI字幕慢半拍，不知道大家在笑什么？新方法让同传性能直逼离线翻译
香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学团队提出SeqPO - SiMT框架解决同声传译“质量 - 延迟”权衡问题。该方法将同传建模为序贯决策过程，优化决策序列，实验显示其性能直逼离线翻译。
网络顶会获奖！华为提出端网协同RDMA传输架构，解决大规模AI集群网络可扩展性问题
全球网络通信顶会 ACM SIGCOMM 2025 落幕，华为与港科大合作的 DCP 研究成果获奖。该论文提出数控分离传输架构 DCP，解决大规模 AI 集群网络可扩展性难题，实验显示其性能优于现有 RDMA 方案。
模型训练篇｜多阶段ToolRL打造更可靠的AI导购助手
当前，AI导购成电商与服务平台新风口，但芝麻租赁场景挑战大，存在需求难匹配等痛点。为此打造AI导购智能体“租赁小不懂”，经架构升级和算法优化，性能提升，还探索了MoE训练和推理优化。
登顶TPC-C！数据库分布式扩展技术揭秘
阿里云PolarDB云原生数据库以超原记录2.5倍性能登顶TPC - C基准测试排行榜。本文揭秘PolarDB MySQL版多主集群（Limitless）架构与核心技术，还介绍高可用机制、性能测试结果，最后提及轻量版和列存索引应用。
用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型，扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛，或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文，提出高效解码策略与强化学习训练组合，解决MDLM解码和训练问题，提升推理性能与效率。
FlashAttention 完全进化史：FA-4 发布之际的技术全景回顾
文章围绕FlashAttention展开，从Attention性能瓶颈引出问题，阐述其各版本演进。FA-1实现算法突破，避免O(N²)内存；FA-2适配架构，提升性能；FA-3深度协同，实现异步；FA-4探索更深异步和角色分工。还探讨跨芯片迁移及未来优化方向。