Najnowszy blog
Jak maksymalna istotność marginalna ogranicza redundantne dowody w systemie RAG?
MMR ponownie szereguje pulę kandydatów, nagradzając trafność i karząc podobieństwo do już wybranych fragmentów, dzięki czemu pozostaje więcej miejsca na niezależne dowody.
Jak potokowe przetwarzanie równoległe przenosi warstwy modelu między domowymi akceleratorami AI?
Równoległość potokowa umieszcza różne grupy warstw na różnych akceleratorach i przekazuje między nimi aktywacje w odpowiedniej kolejności, zmniejszając zużycie pamięci modelu na urządzenie.
Jak równoległość tensorowa dzieli lokalne wnioskowanie AI między wiele procesorów GPU?
Równoległość tensorowa dzieli tensory warstw między procesory GPU, dzięki czemu każde urządzenie oblicza fragment, a komunikacja kolektywna odtwarza logiczny wynik.
Jak odciążanie procesora pozwala uruchamiać zbyt duże modele na domowym serwerze?
Odciążanie procesora umożliwia uruchamianie zbyt dużych modeli dzięki przechowywaniu części ich wag w pamięci RAM systemu i przenoszeniu potrzebnych tensorów do akceleratora podczas wykonywania.
Jak routing Mixture-of-Experts zmienia lokalne obliczenia modelu?
Routing MoE aktywuje wybranych ekspertów dla każdego tokenu, zmniejszając obliczenia w warstwie ekspertów względem całkowitej liczby parametrów, podczas gdy pełny zestaw ekspertów pozostaje zapisany.
Jak mechanizm Flash Attention zmniejsza transfer danych w pamięci podczas lokalnego wnioskowania?
Flash Attention utrzymuje kafelkowe obliczenia uwagi w pamięci układu i unika materializowania pełnej macierzy wyników, zmniejszając ruch danych w pamięci HBM bez przybliżania mechanizmu uwagi.
Jak paged attention zarządza pamięcią podręczną KV podczas jednoczesnych lokalnych żądań AI?
PagedAttention mapuje logiczną historię KV każdego żądania na bloki pamięci o stałym rozmiarze, przydzielając i odzyskując pojemność w miarę zmian równocześnie przetwarzanych sekwencji.
Jak buforowanie prefiksów ogranicza powtarzającą się pracę z promptami na domowym serwerze AI?
Buforowanie prefiksu ponownie wykorzystuje stan uwagi dla wspólnego prefiksu zapytania, dzięki czemu kolejne żądania obliczają tylko niebuforowany przyrostek, zanim będzie kontynuowane standardowe dekodowanie.
