「块稀疏GPU内核」共找到 567 篇相关文章
英伟达不是被计划出来的
英伟达成全球首个市值破5万亿美元企业,打破企业体量天花板想象。其GPU起初为游戏而生,CUDA曾是失败项目,却因深度学习需求成AI关键。其崛起证明伟大难被计划,创新源于多元互动。
SGLang支持GPT-OSS:从Day 0支持到性能增强
SGLang宣布重大更新,聚焦openai/gpt - oss - 120b模型深度性能优化与新功能。预填充和解码阶段吞吐量显著提升,支持多GPU,有推测解码等功能,还支持智能体应用程序,且不损害模型推理能力。
韩松等提出FlashMoBA,比MoBA快7.4倍,序列扩到512K也不会溢出
今年2月月之暗面提出MoBA,在处理长上下文有潜力,但业界缺乏对其性能设计原则的理解和高效GPU实现。来自MIT、NVIDIA的研究者提出FlashMoBA,解决了小块MoBA性能挑战,实验显示其在多方面表现优。
【博客转载】CUDA Cooperative Groups
文章介绍CUDA cooperative groups,它让开发者创建和管理能同步通信的线程组,为GPU并行算法编程提供更灵活高效方式。文中讨论并行归约算法及用cooperative groups的实现,还对比不同归约求和方法及性能。
Unsloth宣布更新,可免费用强化学习训练视觉大模型Qwen2.5-VL-7B
Unsloth宣布更新,支持视觉/多模态模型强化学习训练,含Gemma 3和Qwen2.5 - VL。其独特机制使VLM RL训练速度提升、显存占用降90%等。还引入GSPO算法,能在免费Colab T4 GPU训练Qwen2.5 - VL - 7B。
老黄秘密武器曝光:AI一夜设计芯片,顶人类顶级工程师10个月!
英伟达在GTC大会揭露用AI设计GPU,原本8名工程师10个月的任务,AI一夜完成。其开发NB - Cell、Prefix RL等工具,还推出内部大模型Chip Nemo和Bug Nemo,不过完全端到端自动化设计仍有距离。
这些大神在Meta的论文看一篇少一篇了
田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习(RLVR)训练动态,戳破参数更新稀疏误区,提出三门理论说明其参数更新定位机制,还为RL训练算法设计提供指导,指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。
OpenAI入股AMD,股价暴涨35%!奥特曼左手黄仁勋,右手苏姿丰,通吃全球算力
OpenAI宣布与AMD达成战略合作,将部署6GW的AMD Instinct MI450 GPU集群,可认购最多1.6亿股AMD普通股,持股比例或达10%。消息公布后,AMD盘前股价飙升35%。此前OpenAI也官宣与英伟达合作。
阿里Qwen 3.7 Max:35小时自主编程,Claude跟不上了?
阿里云峰会发布的Qwen 3.7 Max,在优化平头哥芯片推理内核任务中,35小时让推理速度快10倍。它在多基准表现出色,编程、推理、办公自动化全面开花,但闭源且实验室场景与现实有差距。
92亿美元创纪录营收背后,AMD从英伟达手中“抢”走了什么?|甲子光年
美国当地时间11月4日,AMD公布2025财年第三季度财报,多项数据创纪录,已悄然抢夺英伟达在AI领域市场。其崛起基于GPU、CPU及软件层面战略部署,在中国市场也有独特策略,但转型仍面临风险。