Zamba2-7B是一款小型语言模型，在保持输出质量的同时，通过创新架构实现了比同类模型更快的推理速度和更低的内存占用，在图像描述等任务上表现出色，能在各种边缘设备和消费级GPU上高效运行。
TL;DR：DuoAttention 通过将大语言模型的注意力头分为检索头（Retrieval Heads，需要完整 KV 缓存）和流式头（Streaming Heads，只需固定量 KV 缓存），大幅提升了长上下文推理的效率，显著减少内存消耗、同时提高解码（Decoding）和预填充（Pre-filling）速度，同时在长短上下文任务中保持了准确率。
传统计算架构的潜力开发已接近极限 要实现超强的AI能力，需要超大规模的模型，要训练超大规模的AI模型，需要数千，甚至上万的GPU协同工作。
GPU租用市场越来越玄幻了，价格被打下来的原因，居然可以是天命人闲置的4090被循环利用了？
新的人类已知最大素数，被GPU发现！
欧洲博士生的这篇帖子火了！为啥美国博士生人手10篇顶会，5篇一作？有人现身说法：这里卷疯了，博士打底每天工作10小时，7天无休，不少人都卷出了心理问题。而且顶尖机构还有丰富的GPU资源和大佬的背书，能不能站在巨人的肩膀上，自然差之千里……
前不久在人工智能的帮助下，两位科学家获得了诺贝尔物理学奖。可以说人工智能已经在很多领域被广泛应用了。随着大语言模型（LLM）和深度学习的广泛应用，GPU 也已成为机器学习工程师和研究人员最重要的计算资源之一。
科技巨头如亚马逊、微软、谷歌和Meta每年在AI相关的投资上花费300亿至600亿美元。
就在昨天，微信群里出现了一个消息，迅速攀升至热榜第二名：一名字节实习生攻击GPU集群。
红杉资本的报告曾指出，AI产业的年产值超过6000亿美元，才够支付数据中心、加速GPU卡等AI基础设施费用。而现在一种普遍说法认为，基础模型训练的资本支出是“历史上贬值最快的资产”，但关于GPU基础设施支出的判定仍未出炉，GPU土豪战争仍在进行。
