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NVIDIA präsentiert die Nemotron 3 Familie offener Modelle

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NVIDIA hat die Nemotron 3 Familie offener Modelle vorgestellt, die in den Größen Nano, Super und Ultra erhältlich sind. Diese Modelle bieten eine führende Genauigkeit für die Entwicklung agentischer KI-Anwendungen und versprechen eine signifikante Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit bei der Automatisierung komplexer Arbeitsabläufe.
Artikelbild für den Artikel: Trillion-Parameter-Modelle auf AWS EFA: Herausforderungen und Lösungen

Trillion-Parameter-Modelle auf AWS EFA: Herausforderungen und Lösungen

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Der Artikel beleuchtet die Herausforderungen und Lösungen bei der Implementierung von Trillion-Parameter-Modellen auf AWS EFA, mit einem Fokus auf die Technologien von Perplexity und deren Effizienz.
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Automatisierung der Algorithmusentdeckung: Eine Fallstudie zum Lastenausgleich in MOE

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In diesem Artikel wird OpenEvolve vorgestellt, ein evolutionärer Codierungsagent, der große Sprachmodelle in autonome Code-Optimierer verwandelt. Der Fokus liegt auf der Automatisierung der Algorithmusentdeckung und der Rolle des Lastenausgleichs in MOE-Systemen. Eine Fallstudie zeigt die Anwendung von OpenEvolve im Lastenausgleich und die damit verbundenen Leistungsverbesserungen. Die Zukunft der KI-Entwicklung könnte durch diese Technologie revolutioniert werden.
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Schnelleres MoE-Training mit benutzerdefinierten CUDA-Kernen

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In diesem Artikel wird die Optimierung von Mixture-of-Experts (MoE) Modellen durch benutzerdefinierte CUDA-Kerne und MXFP8 Quantisierung behandelt, die zu signifikanten Geschwindigkeitsvorteilen führen.