پرش به محتوای اصلی

موضوع

آموزش توزیع‌شده

روشی برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از چندین پردازنده یا سرور به‌صورت همزمان

۴۵ مقاله منتشر شده

موتور ترنسفورمر انویدیا با هسته‌های یکپارچه، BF16 و FP8 برای تسریع آموزش مدل‌های ترنسفورمر و بنچمارک GPU
آموزش کاربردی

رویکرد سخت‌افزاری انویدیا در برابر پیاده‌سازی‌های استاندارد PyTorch

انویدیا با ترکیب هسته‌های گرافیکی ادغام‌شده و دقت ۸ بیتی (FP8)، حافظه و تأخیر آموزش مدل‌های زبانی بزرگ را به‌شدت کاهش داد. این رویکرد سخت‌افزار-آگاه، جایگزینی بهینه برای…

۷ دقیقه خواندن۱
مدیریت GPU: چرا پردازنده‌های بیکار، هواپیماهای زمین‌گیرشده جدید هستند

مدیریت لایه‌های نرم‌افزاری در برابر خرید سخت‌افزار برای رشد هوش مصنوعی

محدودیت رشد هوش مصنوعی از کیفیت مدل‌ها به بهره‌وری سخت‌افزار تغییر یافته است. سازمان‌ها اکنون به‌جای خرید سخت‌افزار بیشتر، بر لایه‌های ارکستراسیون برای جلوگیری از بیکار ماندن…

۱۰ دقیقه خواندن۱
ایلیان ۱۴۵ میلیون دلار سری C جمع‌آوری کرد برای ورود به فناوری اتصالات نوری

سرمایه‌گذاری ۱۴۵ میلیون دلاری Eliyan برای عبور از گلوگاه‌های سخت‌افزاری AI

شرکت Eliyan با جذب ۱۴۵ میلیون دلار سرمایه و رسیدن به ارزش ۱ میلیارد دلاری، بر توسعه پیوندهای الکترو-اپتیکال برای مراکز داده تمرکز می‌کند. این استراتژی هدفش رفع محدودیت‌های پهنای…

۴ دقیقه خواندن۱
شما هم می‌توانستید به «توجه دلتا کیمی» برسید | دابل‌ورد
آموزش کاربردی

معماری KDA: حذف تداخل حافظه با قانون دلتا در توالی‌های بلند

معماری جدید KDA با جایگزینی به‌روزرسانی‌های جمعی ساده با قانون دلتا و فراموشی کانال‌به‌کانال، مشکل تداخل در حافظه‌های با اندازه ثابت را برطرف می‌کند. این رویکرد به مدل‌ها اجازه…

۱۵ دقیقه خواندن۲
مقالات برتر هوش مصنوعی در هاگینگ فیس - ۲۶ ژوئیه ۲۰۲۶

۳ مقاله از Hugging Face برای ارتقای استدلال عامل‌ها و زیرساخت LLM

پژوهش‌های تازه در Hugging Face مدل‌های خود-اصلاح‌گر و روش‌های آموزش DeepSeek-V4 روی سخت‌افزارهای غیرانویدیا را معرفی کردند. این پیشرفت‌ها شکاف‌های حیاتی در خودمختاری عامل‌های هوش…

۳ دقیقه خواندن