「准周期算子」共找到 241 篇相关文章
破局大模型推理困局！华为张君详解昇腾“融合算力”的优化秘籍
华为高级开发工程师张君在AICon大会演讲，围绕大模型推理优化，从模型、框架、算子层展开，结合案例阐述技术方案。分析大模型推理现状挑战，介绍加速技术，分享昇腾硬件算子优化实践及通算融合算子优化方法。
存储的超级周期，缺货潮将贯穿2026年？
近期存储市场火热，价格飞涨，下游厂商面临成本压力。缺货潮或贯穿2026年，因AI需求爆发，三大厂商减产DDR4等产能。其他厂商难补缺口，华邦虽有扩产计划但周期长。端侧AI发展对存储有新要求，华邦布局相关产品。
昂瑞微IPO：以战略定力穿越周期，构建射频前端国产化新范式
在全球半导体行业波动与技术创新背景下，昂瑞微IPO受关注。它技术攻坚突破L - PAMiD，构建‘双轮驱动’，布局车载与卫星通信新赛道，以战略定力穿越周期，为国产芯片发展注入活力。
比10年专业医生准4倍！微软发布突破性医疗AI系统
微软首席执行官分享新发布的医疗AI系统MAI - DxO，它模型无关，能适配不同语言模型，模拟医生诊断流程。测试显示其准确率远超专业医生，成本大幅下降。此外还发布序贯诊断基准SDBench。
昇腾+鲲鹏联手上大招！华为爆改MoE训练，吞吐再飙升20%，内存省70%
最近华为在MoE训练系统给出算子和内存优化新方案，三大核心算子全面提速，系统吞吐再提20%，Selective R/S实现内存节省70%，为大规模MoE模型训练扫清障碍。
AI Infra进阶：如何让大模型输出确定的结果
文章探讨大模型输出确定性结果的问题。指推理引擎底层动态组批与算子调度策略，因浮点加法顺序变化使结果波动。还分析GEMM、RMSNorm等算子影响，给出vLLM实现Batch Invariance的方法。
就业恶化AI不背锅！经济大周期下AI取代的技能依然很重要
研究表明就业市场恶化早于生成式AI普及，高AI暴露职业失业风险在2022年初就上升。毕业生求职困境源于宏观经济周期，且掌握与AI能力重叠技能，在后ChatGPT时代反而能提升起薪、缩短求职期。
诺奖得主用AI凭空造出基因剪刀，比进化几十亿年的那把还准
7月16日，《Nature》刊出消息，诺奖得主Jennifer Doudna团队用AI造出自然界不存在的CRISPR酶，改了30%的序列仍能用，比天然版本更精准。创业公司Profluent也生成全新Cas9，脱靶编辑率大幅降低。
CVPR 2025 Oral | DiffFNO：傅里叶神经算子助力扩散，开启任意尺度超分辨率新篇章
本文由圣路易斯华盛顿大学与北京大学联合完成，提出DiffFNO以神经算子赋能扩散架构，支持高质、高效、任意连续倍率超分，介绍其核心思路、组件及优势，在多数据集上领先SOTA方法，为超分提供新思路，适用于多领域。
AI看图一本正经胡说八道？「一拉一推」让模型看得全又准｜微软x清华
随着视觉 - 语言模型（VLM）推理能力增强，‘看错’问题凸显。现有方法有局限，微软亚洲研究院与清华提出BiPS，从训练阶段重塑模型‘看图方式’，通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’，实验效果显著。