Senaste bloggen
Hur minskar maximal marginalrelevans redundant RAG-evidens?
MMR omrankar en kandidatpool genom att belöna relevans samtidigt som likheten med redan utvalda textavsnitt bestraffas, vilket lämnar mer utrymme för oberoende belägg.
Hur flyttar pipelineparallellism modellager mellan AI-acceleratorer i hemmet?
Pipelineparallellism placerar olika lagergrupper på olika acceleratorer och skickar aktiveringar genom dem i ordning, vilket minskar modellens minnesanvändning per enhet.
Hur delar tensorparallellism upp lokal AI-inferens över flera GPU:er?
Tensorparallellism delar upp lagertensorer mellan GPU:er, så att varje enhet beräknar en delmängd och kollektiv kommunikation återskapar det logiska resultatet.
Hur håller CPU-avlastning stora modeller igång på en hemmaserver?
CPU-avlastning gör det möjligt att köra överdimensionerade modeller genom att lagra en del av deras vikter i systemets RAM-minne och flytta de tensorer som behövs till acceleratorn under körningen.
Hur förändrar Mixture-of-Experts-routing beräkningsarbetet för lokala modeller?
MoE-routing aktiverar utvalda experter per token, vilket minskar beräkningarna i expertlagret jämfört med det totala antalet parametrar, medan hela expertuppsättningen fortfarande lagras.
Hur minskar Flash Attention minnestrafiken under lokal inferens?
Flash Attention håller den blockindelade attention-beräkningen på chippet och undviker att materialisera hela poängmatrisen, vilket minskar HBM-trafiken utan att approximera attention.
Hur hanterar Paged Attention KV-cachen vid samtidiga lokala AI-förfrågningar?
PagedAttention mappar varje begärans logiska KV-historik till minnesblock med fast storlek och allokerar samt återanvänder kapacitet när samtidiga sekvenser förändras.
Hur minskar prefix-cachning upprepat promptarbete på en AI-server i hemmet?
Prefix-cachning återanvänder attention-tillståndet för ett delat promptprefix, så att efterföljande förfrågningar endast behöver beräkna det ocachade suffixet innan den normala avkodningen fortsätter.
