Memory Caching」共找到 102 篇相关文章

推荐文章7

【博客转载】CUDA Shared Memory Swizzling

文章讨论用swizzling技术处理CUDA共享内存bank冲突,它可重排索引映射避免冲突且不浪费内存。以矩阵转置为例,对比有冲突、填充、swizzling三种实现,还分析了swizzling和填充优缺点。

GiantPandaLLM
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2026 年做搜索就是做 Agent Memory

本文整理自Elastic全球副总裁肖涵演讲,讲述AI搜索发展历程,指出2026年做搜索基本是做智能体记忆。分析智能体记忆痛点、表征、遗忘等问题,介绍Jina AI相关模型,梳理记忆产品分类与工作流,给出行业观点与建议。

Jina AI
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【博客转载】CUDA Vectorized Memory Access (文末送书)

文章展示如何用向量化内存访问提高CUDA函数有效内存带宽,实现朴素自定义设备内存拷贝函数,对比不同数据类型、大小及方法的性能,得出拷贝数据单元多、单元大及以8或16字节向量化单元拷贝可提升带宽等结论。

GiantPandaLLM
算法论文8

Cache Me If You Can:陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存,解放LLM内存?

普林斯顿大学陈丹琦团队新论文聚焦长上下文语言模型 KV 缓存问题。传统 KV 缓存大小随输入文本长度线性增长,此前方法难公平比较。团队提出「KV 足迹」指标,改进方法并推出 PruLong 优化内存,节省空间且保性能。

机器之心
开源动态7

LangChain Memory 太弱?试试用 MemOS 构建 Agent 专属的“记忆图谱”。

文章聚焦 MemOS 开源框架,深入体验其记忆“图谱”能力,探讨将它集成到基于 LangChain1.x 框架构建的智能体的方法。介绍了基于记忆“图谱”构建 ChatBot、体验记忆“图谱”自动重组,以及集成到 LangChain 智能体等内容。

AI大模型应用实践
开源动态7

让NCCL性能起飞的symmetric memory是啥黑科技?— part2

本文是NCCL 2.27新特性系列的第二部分,主要分析symmetric primitives的实现机制,介绍其提供的接口,如获得symmetric ptr、barrier、send、recv、llEpoch控制等接口,还解析了底层结构内存布局、各接口工作机制及LL Buffer划分机制等。

GiantPandaLLM
产品应用8

迎接智能体的「觉醒时刻」:EverOS全球公测开启Agent Memory自进化序章

随着主动执行型 Agent 爆发,AI 向自我演化智能体跃迁,但现有 Agent 有诸多痛点。EverMind 团队公测专为自我演化智能体设计的记忆底座 EverOS,它依托核心算法与进化引擎,提升任务成功率,解决多项技术难题。

机器之心
新闻资讯7

对话 OPPO AI 姜昱辰:手机才是 Memory 最好的土壤,AI 一定会彻底改变智能手机

文章是对OPPO AI姜昱辰的访谈。他认为AI会改变智能手机,OPPO将小布记忆做成跨系统收藏夹。产品迭代后记得更广、更深、更有用,团队还探索记忆分层、更新等,也重视用户隐私和主动推荐能力提升。

Founder Park
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美国知名风投 BVP 年度 AI 报告:Memory 和 Context 将是新的护城河

美国知名风投 BVP 发布《The State of AI 2025》报告,研究 20 家 AI 创业公司,梳理 2025 年 AI 创业现状,认为记忆和上下文是新护城河,还对未来趋势如浏览器竞争、视频生成等进行了预测。

Founder Park
开源动态8

10% KV Cache实现无损数学推理!这个开源方法解决推理大模型「记忆过载」难题

推理大模型推理时易现冗余问题,R-KV开源方法登场,显存降90%、吞吐提6.6倍、准确率达100%。它通过实时对token排序解决冗余,还经多步骤压缩KV缓存,性能测试表现出色,适用多场景。

量子位