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2025-03-04 talkingdev

fastDOOM为何如此高效?技术解析

fastDOOM作为一款高性能的技术解决方案,其速度优势备受关注。其核心在于采用了先进的LLM架构和高效的agent调度机制,通过embedding技术优化了数据处理流程。此外,fastDOOM还结合了LoRA和RAG技术,进一步提升了系统...

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2025-02-24 talkingdev

Python开发者入门CUDA编程的全面指南

随着GPU加速计算在数据科学和机器学习领域的广泛应用,CUDA编程已成为开发者必须掌握的技能之一。本文为熟悉Python编程的开发者提供了一份详尽的CUDA编程入门指南。文章首先介绍了CUDA的基本概念,包括线程、块和网...

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2025-02-24 talkingdev

OmniServe框架开源,助力大规模LLM高效部署

近日,OmniServe发布了一个全新的统一框架,旨在优化大规模LLM(大语言模型)的部署效率。该框架结合了低比特量化和稀疏注意力机制等创新技术,显著提升了模型推理速度并降低了成本。通过低比特量化,OmniServe能够...

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2025-02-20 talkingdev

Python开发者入门CUDA编程指南

随着GPU在高性能计算领域的广泛应用,CUDA编程已成为加速计算任务的关键技术。对于Python开发者而言,掌握CUDA编程不仅可以提升计算效率,还能在深度学习、科学计算等领域发挥重要作用。本文将介绍如何利用NVIDIA的C...

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2025-02-19 talkingdev

DeepSeek推出Native Sparse Attention技术,显著提升Attention计算效率

近日,DeepSeek公司推出了一项名为Native Sparse Attention的创新算法技术,旨在加速传统的二次Attention计算。该技术通过硬件对齐和原生可训练的稀疏Attention机制,实现了高达11倍的计算速度提升,同时保持了整体...

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2024-12-17 talkingdev

OS/2内置虚拟化技术一览

OS/2是一款历史悠久的操作系统,其内置的虚拟化技术在当时属于行业先驱。OS/2的虚拟化功能允许多个操作系统在同一硬件上同时运行,每个操作系统都拥有独立的资源和内存空间,从而实现高效的资源共享和任务管理。这项...

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2024-12-14 talkingdev

字节跳动新型算法:Patch规模优于Token

字节跳动近期发布了一项名为'Byte Latent Transformer'的新型算法,在大规模模型训练中,采用了Patch而非Token作为基本的处理单元。该算法对于图像和视频内容的理解与分析展现出了卓越的性能,尤其适用于处理高分辨...

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2024-10-24 talkingdev

量化Llama模型:速度提升与内存占用减少的完美结合

量化Llama模型在计算效率和内存管理方面取得了显著进展。通过优化算法和模型架构,最新版本的Llama模型在保持性能的同时,速度得到了显著提升。这种量化技术使得模型在处理大规模数据时更加高效,特别是在资源受限的...

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