「GPU内核优化」共找到 1625 篇相关文章
国产GPU第一股IPO获批，募资80亿
证监会官网显示，摩尔线程IPO注册申请已获批准，从6月30日递交招股书，仅用时4个月。此次IPO计划募资80亿用于研发等。公司业务为GPU相关，核心是MUSA架构，已推四代芯片。
多模型共享 GPU 内存，Berkeley 开源新工具
GPU内存利用率低是大模型部署痛点，伯克利Sky Computing Lab团队开源kvcached工具，通过虚拟化技术让多模型共享显存。它引入虚拟内存概念，按需分配，测试显示能提升效率，安装简单、兼容性好。
迈向可信AI：LLM幻觉的分析与优化
随着LLM广泛应用，其幻觉现象成AI落地关键挑战。文章分析LLM幻觉成因、优缺点，结合RAG、SFT、强化学习等技术，提出多维度优化方案，为构建可信大模型应用提供理论与实践路径。
刚刚，马斯克官宣xAI解散，22万张GPU算力租给Anthropic
马斯克官宣 xAI 解散，将整合进 SpaceX 新子部门 SpaceXAI。同时，SpaceX 与 Anthropic 达成协议，超 22 万张英伟达 GPU 算力用于提升 Claude 代码生成，双方合作利好彼此。
Linus 之后的 Linux？内核社区终于写下“接班预案
Linux内核社区起草项目连续性计划，以防Linus Torvalds意外或退休。计划未指定唯一继承人，明确选择流程。虽Torvalds暂无退休打算，但“Linus依赖”风险终有处理流程。
英伟达发布统一GPU开发平台DGX Cloud Lepton
英伟达发布专为开发者设计的AI平台DGX Cloud Lepton，可汇聚全球GPU计算资源，提供即时访问和无缝部署能力。它功能强大，支持多环境部署，提供统一体验，还有庞大合作网络。
LeCun的世界模型单GPU就能跑了
LeCun世界模型有新进展，开源极简训练方案LeWorldModel，单GPU就能跑，基于JEPA架构，速度快、参数小、控制强且懂物理，完胜此前JEPA方法，训练更简单。
Linus 之后的 Linux？内核社区终于写下“接班预案”
Linux内核社区准备了一套交接方案，以防Linus Torvalds发生意外或退休。该计划未指定唯一继承人，明确了选择流程。有人提议拆分顶层维护职责给多人，目前Torvalds暂无退休打算。
OpenAI 发布了个 ChatGPT 优化计划，不是GPT-5
OpenAI未发布GPT - 5，而是推出ChatGPT「健康使用」优化计划，旨在助用户成长而非让人上瘾，措施包括休息提醒、改进生活建议功能等，还与专家合作改进响应方式。
长上下文不再难：KV Cache 全生命周期优化实战
长上下文大语言模型发展带来计算和内存挑战，现有基准测试多忽视 KV 缓存完整生命周期。微软姜慧强在 AICon2025 分享 SCBench 工具，梳理推理优化方法，介绍 MInference 等，还提出 Tri - shape 方法等成果。