NVIDIA 推出了 PAIR,这是一款旨在帮助用户将旧硬件连接到个人 AI 集群的工具。该举措旨在利用现有设备在本地运行 AI 工作负载。
该项目允许个人利用其积累的硬件资源进行人工智能任务。
NVIDIA 推出了 PAIR,这是一款旨在帮助用户将旧硬件连接到个人 AI 集群的工具。该举措旨在利用现有设备在本地运行 AI 工作负载。
该项目允许个人利用其积累的硬件资源进行人工智能任务。
FlashAttention-4 通过为非因果推理和因果训练引入新路径,解决了 Blackwell 的 4 位浮点(FP4)张量核心的性能限制。该方法称为 Direct-P,将分数直接映射到 FP4 概率,以绕过通常在矩阵乘积缩小后占主导地位的 softmax 转换开销。
NVIDIA 已将其下一代 Vera Rubin GPU 的发布安排在 2027 年年中。该公司预计在本季度销售价值 200 亿美元的 Vera Rubin 硬件,这将占其数据中心收入的 20%。
Perplexity 发布了 Portable Computer,这是其智能体平台的本地优先版本,直接在 NVIDIA DGX Spark 硬件上运行智能体框架、编排器、规划器、工具路由器和后训练模型。该打包系统允许所有任务在设备端启动,由本地模型处理的工作不收取任何按 token 计费的费用,仅在用户批准后才会将特定步骤升级至 15 多个云端模型。
NVIDIA 发布了 CUDA Python 1.0,为 Python 中的 GPU 计算提供了统一的基础。此版本向平台引入了稳定的 API。
OpenAI发布了其首款定制推理芯片Jalapeño的初步性能结果,与现有商业系统相比,在速度和能效方面展现出显著提升。该公司表示,新架构能够同时实现更高的吞吐量和更低的延迟,解决了当前硬件中常见的权衡问题。
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