「块稀疏GPU内核」共找到 555 篇相关文章
第二代InfLLM开源，同尺寸快三倍！零参数，可训练稀疏注意力
新智元报道，清华、OpenBMB和哈工大提出零额外参数、训练高效的原生稀疏注意力框架InfLLM-V2，仅用5B长文本词元就能完成训练，相比稠密注意力机制有显著加速，性能接近传统稠密模型。
GLM-5架构曝光，智谱两日涨60%：采用DeepSeek同款稀疏注意力
GitHub代码确认GLM - 5架构细节，它采用DeepSeek - V3/V3.2架构，含稀疏注意力和多Token预测，参数量745B。OpenRouter上神秘「Pony Alpha」被指是其测试版，受消息影响智谱AI港股两日涨60%。
从日志学习到风洞验证：构建 GPU 集群的 AI Native 稳定性闭环
文章介绍了面向新引入GPU芯片稳定性验证的AI Native治理体系“算力风洞”。其通过厂商环境自动复刻等手段，将新芯片适配效率提升10倍以上。体系分认知、验证、进化三层，形成完整闭环，推动智算集群稳定性建设升级。
开盘大涨416%，市值近3000亿元，“国产GPU第一股”今日上市
12月5日，“国产GPU第一股”摩尔线程登陆A股，开盘大涨416%，市值近3000亿。它成立五年成国内代表企业，有全栈自研能力。不过，也面临国际巨头、国内竞品、供应链等挑战，且尚未盈利。
刚刚，英伟达祭出下一代GPU！狂飙百万token巨兽，投1亿爆赚50亿
昨天，英伟达发布专为海量上下文AI打造的CUDA GPU——Rubin CPX，将大模型推理带入「百万Token时代」。它性能强大，能带来高回报，可重写推理经济，还将得到英伟达全栈AI生态支持，预计2026年底可用。
加州理工用AI攻克量子化学60年难题，1块显卡做完7800块的活！
加州理工学院Anima Anandkumar团队8月24日发文，用AI模型将量子化学计算复杂度从立方级压到近线性级。单块GPU就能完成含82500个电子的金属缺陷模拟，而2019年同类计算用了约7800块GPU。
美团龙猫LongCat技术升级！新注意力机制解码速度快10倍，还能处理1M超长文本
美团龙猫LongCat系列发布全新稀疏注意力机制LoZA，重点解决长文本任务难题。它在MLA机制基础改造，计算复杂度降至线性，处理128K上下文解码快10倍，性能不缩水，后续还计划支持动态稀疏比例。
GPU 开始伸手进算法了：摩尔线程要加速 3D 高斯训练 | ECCV 2026
摩尔线程团队论文LiteGS被ECCV 2026接收，旨在加速3DGS训练。它从GPU底层光栅化、数据排列及致密化判断三层改进，进行系统与算法协同设计，开源后成果显著。
谷歌TPU能撼动英伟达吗？前TPU工程师首次揭秘
在AI算力争霸时代，英伟达GPU市值狂飙，但蛋糕正被分食。前谷歌TPU工程师Henry揭秘TPU，从架构、产能、软件等维度分析其优缺点，指出在特定条件下TPU可挑战GPU，未来芯片市场将百花齐放。
马斯克22万张GPU全卖给Claude用：5小时限额翻倍，双方合作建太空算力
马斯克和Anthropic签署算力合作协议，将旗下Colossus 1超算集群全部给Claude用。此前马斯克抨击过Anthropic，合作后态度转变。此交易或改写AI算力格局，且三家计划IPO的公司故事也因此改写。