「云端GPU」共找到 516 篇相关文章
开启RL Scaling新纪元，siiRL开源：完全分布式强化学习框架，支持超千卡规模高效训练
传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时，存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL，采用全分布式架构和多控制器范式，解决传统框架痛点，在多方面验证了其高性能。
具身智能大脑+首个SaaS开源框架，智源研究院刷新10项测评基准，加速群体智能新范式
智源研究院推出通用具身大脑RoboBrain 2.0与全球首个具身智能SaaS开源框架RoboOS 2.0并全部开源。前者突破主流AI模型瓶颈，后者实现大脑云端优化与小脑技能免适配注册，降低开发门槛。
顶级视频模型半衰期只有 30 天，但生成式媒体 infra 公司的收入却在一年增长了 60 倍
文章聚焦生成式媒体 infra 公司 fal.ai，其借统一 API 和云端平台让开发者高效调用多模态模型。深入分析其成功因素，如早期押注生成式视频、优化算力和成本、构建生态等，还探讨用户使用模式与行业发展趋势。
求稳的安全IP，安谋科技如何守正出奇？｜甲子光年
12月24日，安谋科技推出新一代SPU IP——“山海” S30FP/S30P，给出面向高性能计算芯片的全栈安全解决方案。该方案从硬件IP层、软件中间件到云端服务构建一栈式安全防护体系，有五大核心亮点。
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。
以史为鉴：从互联网泡沫到英伟达五万亿
文章回顾互联网发展历程及泡沫破灭影响，对比当下AI浪潮，指出英伟达成首家市值破五万亿美元公司。探讨AI是否为泡沫，认为其未来发展或类似互联网，还分析英伟达走势及国产GPU替代、AI边缘推理领域前景。
杨植麟回复：Kimi K2训练用的H800！但“只花了460万美元”嘛…
月之暗面团队回应Kimi K2 Thinking训练成本，透露用英伟达H800，GPU少但利用充分。该模型凭实力与低成本引迁移潮，还引发对闭源巨头估值反思。技术上有优化创新，团队还公开答疑。
KTransformers入选计算机系统顶会、与主流框架合作，趋境&清华让「异构」成为推理新范式
KTransformers由趋境科技与清华团队联合研发，是高性能异构推理框架。其论文入选SOSP 2025，还与SGLang合作。它有算子优化等创新，能让CPU与GPU协同，推动推理架构融合，已成广泛复用的底层框架。
大模型虽好，但恕我直言：在OCR面前，开源小模型更香
作者所在公司项目需处理大量纸质文档，起初考虑云端大模型API调用和开源大模型本地化部署，却因成本高、硬件要求高受阻。后经推荐调研PaddleOCR，其功能全、成本低、易用性强，最终被选为项目核心方案。
英伟达最新芯片B30A曝光
最新消息，英伟达正开发代号B30A的AI芯片，性能超H20，基于Blackwell架构，单芯片配置，原始算力或为B300 GPU双芯片一半，下月交付测试。此外还将开发RTX6000D用于AI推理，9月小批量交付。