「Breakable CUDA Graph」共找到 122 篇相关文章
谷歌用Gemini 3同时革了OpenAI和英伟达两家的命
谷歌发布Gemini 3全家桶，打断英伟达和OpenAI双赢美梦。它实现原生多模态，对OpenAI构成代际优势；用TPU训练模型，摆脱CUDA依赖，冲击英伟达算力神坛。谷歌全栈自研，其发展或改变AI格局。
GPT-5.6 Sol首批内测结果来了！同任务成本只有Fable 5一半
GPT-5.6 Sol预览版发布半月，首批内测报告出炉。它代码简洁，适合长链路任务，视觉效果好。虽整体略逊Fable 5，但成本近乎减半，且安全限制小，即将全量上线。
SGLang JIT Kernel 介绍
文章介绍SGLang JIT Kernel，此前开发CUDA Kernel流程繁琐、编译时间长，现基于TVM - FFI探索JIT开发加速迭代。文中梳理其机制、抽象及新增Kernel流程，还给出环境设置、目录结构等内容，并以实例说明开发过程。
NeurIPS 2025 | 蚂蚁CGM：图融合架构重塑代码大模型，探索非 Agent 新范式
在NeurIPS 2025上，蚂蚁将展示Code Graph Model (CGM)。它把代码库图结构集成到开源LLM，开启新范式，在代码库级任务上以非Agent方案登顶开放权重模型榜首，解决了复杂软件工程的Agent依赖难题。
算力十年狂飙100000倍，他却每天担心破产！黄仁勋亲述：如何用“30天危机感”逆袭万亿AI市场
英伟达推出 CUDA Toolkit 13.1，号称 20 年来最大更新，有 Tile 编程等亮点。黄仁勋回顾创业，称每天有破产危机感。他还谈 AI 发展、应用、意识及工作影响等，认为 AI 会创造新工作，也能缩小技术鸿沟。
幻觉终结者，PoG给大模型“打补丁”
传统检索方式易给大语言模型带入噪声，知识图谱虽能提供可靠知识，但处理多跳和多实体问题有局限。Paths-over-Graph（PoG）方法通过多跳路径探索、路径剪枝等提高LLMs在复杂任务中的表现，减少幻觉。
让方程发现走向超大规模系统——《Predicting Dynamics of Ultra-Large Complex Systems by Inferring Governing Equations》精读笔记
论文《Predicting Dynamics of Ultra-Large Complex Systems by Inferring Governing Equations》提出Sparse Identification Graph Neural Network（SIGN），将方程发现工作流重新安排，在多类系统实验中展现可扩展性与长期预测能力，还在海表温度数据中恢复出共享动力学表达。
零Token部署GraphRAG，LinearRAG做到了~
现有GraphRAG模型在实际应用中常不如朴素RAG，原因是自动构建的知识图谱质量不佳。LinearRAG框架通过Tri - Graph架构、两阶段精准检索和零Token范式重构GraphRAG，在多数据集上超越现有方法，代码和数据已开源。
Cursor为Blackwell从零构建MXFP8内核，MoE层提速3.5倍，端到端训练提速1.5倍
Cursor团队从NVIDIA的Hopper H100s升级到Blackwell B200s后遇性能瓶颈，他们回归基础，从零重写MoE训练层，抛弃对现有CUDA库依赖，释放了Blackwell架构潜能，实现MoE层和端到端训练提速。
当英伟达收购Groq引发行业震动，中国存算一体赛道正在发生什么？｜甲子光年
2025年底英伟达200亿美元收购Groq，让存算一体成产业刚需。传统GPU受存储墙限制，算力利用率低。Groq采用SRAM成本高，而亿铸科技以消费级显卡价格提供H卡性能，兼容CUDA，或成产业真需求。