30行代码，500万长文本推理提速8倍！「树注意力」让GPU越多省的越多
30行代码，500万长文本推理提速8倍！「树注意力」让GPU越多省的越多跨GPU的注意力并行，最高提速8倍，支持512万序列长度推理。
来自主题: AI技术研报
9515 点击 2024-08-12 13:50
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
搜索
跨GPU的注意力并行，最高提速8倍，支持512万序列长度推理。
2017 年，谷歌在论文《Attention is all you need》中提出了 Transformer，成为了深度学习领域的重大突破。该论文的引用数已经将近 13 万，后来的 GPT 家族所有模型也都是基于 Transformer 架构，可见其影响之广。 作为一种神经网络架构，Transformer 在从文本到视觉的多样任务中广受欢迎，尤其是在当前火热的 AI 聊天机器人领域。
只需30秒，AI就能像3D建模师一样，在各种指示下生成高质量人造Mesh。
代码生成和补全任务做不完了？！
把Llama 3.1 405B和Claude 3超大杯Opus双双送进小黑屋，你猜怎么着——
在过去的几年中，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性的进展。这些模型不仅能够理解复杂的语境，还能够生成连贯且逻辑严谨的文本。
自从 Sora 发布以来，AI 视频生成领域变得更加「热闹」了起来。过去几个月，我们见证了即梦、Runway Gen-3、Luma AI、快手可灵轮番炸场。
大模型发展究竟由工程还是科学驱动？
在软件开发的世界里，代码的生成、编辑、测试和调试一直是核心活动。
仅需15秒即可搞定随机规划问题，速度比传统方法快了1440倍！