「MoS混合存储」共找到 431 篇相关文章
英伟达再出手！新型混合架构模型问世，两大创新实现53.6倍吞吐提速
英伟达研究者提出新混合架构语言模型 Jet - Nemotron，在达 SOTA 全注意力模型精度时效率卓越，2B 版性能超 Qwen3 等，H100 GPU 上生成吞吐量最高加速 53.6 倍，基于 PostNAS 和 JetBlock 两大创新。
谷歌一篇论文引爆存储芯片崩盘！AI内存需求暴降6倍，推理狂飙8倍
谷歌发布TurboQuant算法，将缓存压到3 - bit，内存占用降为1/6，推理速度提升8倍。该算法冲击存储巨头，引发股价下跌，虽目前未改变采购量，但改写推理成本，且从论文到落地的路在缩短。
大模型能力，小模型成本！Google等 | 提出递归混合框架：MoR， 大幅提升LLM计算效率
Google提出递归混合框架（MoR），融合参数共享与自适应计算。它有轻量级路由和KV缓存策略，在不同路由机制各有优劣。实验显示，MoR在性能、计算和内存效率上表现出色，有望实现“大模型能力，小模型成本”。
ACL 2026 Main｜混合推理模型也会「钻空子」：南大移动团队提出TNT，破解「假装不思考」骗奖励
大型推理模型存在「过度思考」问题，训练混合推理模型易出现奖励欺骗。南大等团队提出 TNT 方法，利用思考模式解答部分为问题动态设非思考模式 token 上限，解决奖励欺骗，实现准确率与效率双赢。
国货之光！全球AI存储基准测试MLPerf Storage 3.0结果发布，斩获九项第一｜甲子光年
9月1日，MLPerf Storage 3.0基准测试结果发布，XSKY星辰天合旗下MeshFS首次参赛，在并行文件存储赛道获九项第一。该测试覆盖多类负载，可多维度衡量存储系统性能，MeshFS兼顾性能与成本效率。
智能流体力学专题研讨会特邀报告3｜边鑫：混合深度学习与迭代方法的粘性不可压流动加速求解
2026年8月，第十四届全国流体力学学术会议在青岛举行，智能流体力学专题研讨会展示了人工智能与流体力学交叉领域进展。边鑫作《混合深度学习与迭代方法的粘性不可压流动加速求解》报告，介绍HyDEA求解框架。
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan（潘韶武）：突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合，提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中，该方法克服了POD和纯AE的局限，在复杂PDE系统预测中表现出色，或可降低大规模计算成本。
当 Kafka 架构显露“疲态”：共享存储领域正迎来创新变革
沃尔玛开发者 Ankur Ranjan 与 Sai Vineel Thamishetty 长期关注 Apache Kafka 与流处理系统。文章指出 Kafka 架构现局限，介绍下一代开源项目 AutoMQ 借助云原生设计，解决其成本、扩展性与运维痛点，为实时数据流架构提供新视角。
内存条涨疯了，国产替代如何破局？
2025年三季度以来，全球存储芯片市场涨价，32GB内存条价格疯涨，分析机构预测后续还会再涨。国际存储巨头赚得盆满钵满，下游厂商叫苦。本轮涨价因人工智能兴起，中国存储芯片有被“卡脖子”风险，国产替代挑战大。
软银与英特尔合作，开发AI存储芯片
Nikkei消息，软银与英特尔宣布成立合资公司Saimemory，开发适用于AI的堆叠式动态随机存取存储器原型，目标两年内降低50%功耗，实现与高带宽内存相当性能。双方注资7000万美元，各有布局目的。