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小白學(xué)大模型:訓(xùn)練大語言模型的深度指南2025-03-03 11:51
在當(dāng)今人工智能飛速發(fā)展的時(shí)代,大型語言模型(LLMs)正以其強(qiáng)大的語言理解和生成能力,改變著我們的生活和工作方式。在最近的一項(xiàng)研究中,科學(xué)家們?yōu)榱松钊肓私馊绾胃咝У赜?xùn)練大型語言模型,進(jìn)行了超過4000次的實(shí)驗(yàn)。這些實(shí)驗(yàn)動(dòng)用了多達(dá)512個(gè)GPU(圖形處理單元),它們協(xié)同工作,為模型訓(xùn)練提供了強(qiáng)大的計(jì)算支持。在這項(xiàng)研究中,研究人員特別關(guān)注了兩個(gè)關(guān)鍵指標(biāo):吞吐量( -
先進(jìn)汽車GPU的高速和高效開發(fā)將加速智能駕駛的更廣泛普及2025-02-28 08:34
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從圖形處理到AI加速,一文看懂Imagination D系列GPU2025-02-27 08:33
Imagination的D系列于2022年首次發(fā)布,見證了生成式AI從云端到智能手機(jī)等消費(fèi)設(shè)備中普及。在云端,由于GPU的可編程性、可擴(kuò)展性和快速處理AI工作負(fù)載的能力,GPU已成為高效的AI加速器。這種特性也被沿用到消費(fèi)設(shè)備中。是以,隨著新興GPU應(yīng)用的出現(xiàn),其重點(diǎn)已從提供游戲和高級(jí)圖形效果(如光線追蹤)轉(zhuǎn)向能夠作為高效的AI加速器。為了應(yīng)對(duì)日益嚴(yán)苛的應(yīng)用 -
Imagination DXTP GPU IP:加速游戲 AI應(yīng)用,全天候暢玩無阻2025-02-26 08:32
Imagination推出了最新產(chǎn)品——ImaginationDXTPGPUIP,在智能手機(jī)和其他功耗受限設(shè)備上加速圖形和AI工作負(fù)載時(shí),保證全天候的電池續(xù)航。它是我們最新D系列GPU的最終產(chǎn)品,集成了自2022年發(fā)布以來引入的一系列功能,并實(shí)現(xiàn)了高達(dá)20%的功耗效率提升。自2022年IMGDXT發(fā)布以來,智能手機(jī)市場已經(jīng)發(fā)生了顯著變化。最新一代的基礎(chǔ)AI模 -
Imagination通過最新的D系列GPU IP將效率提升至新高度2025-02-25 08:04
ImaginationDXTPGPUIP在加速移動(dòng)設(shè)備和其他電力受限設(shè)備上的圖形和計(jì)算工作負(fù)載時(shí),能夠延長電池續(xù)航時(shí)間。英國倫敦–2025年2月25日–今日,ImaginationTechnologies(“Imagination”)宣布推出其最新的GPUIP——ImaginationDXTP,該產(chǎn)品為智能手機(jī)和其他電力受限設(shè)備上圖形和計(jì)算工作負(fù)載的高效加速 -
【一文看懂】什么是端側(cè)算力?2025-02-24 12:02
隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、人工智能和5G技術(shù)的快速發(fā)展,端側(cè)算力正逐漸成為智能設(shè)備性能提升和智能化應(yīng)用實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)。什么是端側(cè)算力,它的應(yīng)用價(jià)值是什么,與云計(jì)算、邊緣計(jì)算有哪些區(qū)別?本文從以下6個(gè)維度向您介紹全方面端側(cè)算力:1.端側(cè)算力的定義2.端側(cè)算力的技術(shù)框架3.端側(cè)算力的應(yīng)用價(jià)值與場景4.端側(cè)算力與其他技術(shù)的互補(bǔ)5.端側(cè)算力與相關(guān)技術(shù)的區(qū)別6.端側(cè)算力的 -
從CPU到GPU:渲染技術(shù)的演進(jìn)和趨勢2025-02-21 11:11
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AI的“隨機(jī)性”挑戰(zhàn):它們比人類更“不隨機(jī)”?2025-02-20 13:11
你有沒有想過,人類真的能做出完全隨機(jī)的選擇嗎?答案可能出乎你的意料。事實(shí)上,人類天生就不擅長“隨機(jī)”,我們總能在看似無序的事物中發(fā)現(xiàn)規(guī)律,甚至在本該隨機(jī)的場景中創(chuàng)造出模式。這種“偽隨機(jī)”行為,其實(shí)是一種獨(dú)特的人類特質(zhì)。最近,來自康奈爾大學(xué)探討了大語言模型(LLMs)在隨機(jī)性方面的表現(xiàn)。他們通過一個(gè)經(jīng)典的實(shí)驗(yàn)——生成二進(jìn)制隨機(jī)序列,來觀察這些模型是否能像人類一 -
大模型領(lǐng)域常用名詞解釋(近100個(gè))2025-02-19 11:49
本文總結(jié)了大模型領(lǐng)域常用的近100個(gè)名詞解釋,并按照模型架構(gòu)與基礎(chǔ)概念,訓(xùn)練方法與技術(shù),模型優(yōu)化與壓縮,推理與應(yīng)用,計(jì)算與性能優(yōu)化,數(shù)據(jù)與標(biāo)簽,模型評(píng)估與調(diào)試,特征與數(shù)據(jù)處理,倫理與公平性、其他的分類進(jìn)行了整理,以下供參考:模型架構(gòu)與基礎(chǔ)概念大語言模型(LLM,LargeLanguageModel):一種基于深度學(xué)習(xí)的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通常采用Transf -
大語言模型的解碼策略與關(guān)鍵優(yōu)化總結(jié)2025-02-18 12:00