加速器12.6号能用吗

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∩△∩ 三行代码无损加速40%,尤洋团队AI训练加速器入选ICLR Oral论文克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI用剪枝的方式加速AI训练,也能实现无损操作了,只要三行代码就能完成!今年的深度学习顶会ICLR上,新... 在最后的几个训练轮次中(通常是12.5%~17.5%左右),InfoBatch会采用完整的原始数据进行训练。论文地址:https://arxiv.org/abs/2303.04947Git...

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苹果最强芯M4 Max首发!官方定位可开发大模型,新MBP顶配57099元克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI现在,只用MacBook Pro,就能开发数十亿参数的Transformer模型了!最高16核CPU+40核GPU的M4 Max芯片首发上车,再搭配神经引擎和ML加速器,使得用笔记本开发大模型成为了可能。并且最高支持128GB统一内存,意味着如果只是拿来运行,可...

2.5%KV缓存保持大模型90%性能,大模型金字塔式信息汇聚模式探秘蔡泽凡 投稿量子位 | 公众号 QbitAI用KV缓存加速大模型的显存瓶颈,终于迎来突破。北大、威斯康辛-麦迪逊、微软等联合团队提出了全新的缓... PyramidKV仅用12%的KV缓存就能保持完整的性能,并且在各种KV缓存大小的设定下和不同主干模型中始终优于其他方法,特别是在仅保留约1...

谢赛宁团队突破高斯泼溅内存瓶颈,并行方案实现多显卡训练克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI高斯泼溅模型训练的内存瓶颈,终于被谢赛宁团队和NYU系统实验室打破!通过设计并行策略,团队推出了高斯泼溅模型的多卡训练方案,不必再受限于单张卡的内存了。用这种方法在4张卡上训练,可以加速3.5倍以上;如果增加到32卡,又能有额外6.8...

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