近日,来自 CMU 的 Catalyst Group 团队发布了一款 PyTorch 算子编译器 Mirage,用户无需编写任何 CUDA 和 Triton 代码就可以自动生成 GPU 内核,并取得更佳的性能。
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AI开启模拟宇宙!近日,来自马克斯·普朗克研究所等机构,利用宇宙学和红移依赖性对宇宙结构形成进行了场级仿真,LeCun也在第一时间转发和推荐。
用英伟达的GPU,但可以不用CUDA?PyTorch官宣,借助OpenAI开发的Triton语言编写内核来加速LLM推理,可以实现和CUDA类似甚至更佳的性能。
用 FlexAttention 尝试一种新的注意力模式。
最近,PyTorch团队首次公布了开发路线图,由内部技术文档直接修改而来,披露了这个经典开源库下一步的发展方向。
一夜之间,微软的AI全宇宙已经成型。
AI 生产力的未来会是什么样子?全世界都在等待微软的答案。
Meta 正在不遗余力地想要在生成式 AI 领域赶上竞争对手,目标是投入数十亿美元用于 AI 研究。这些巨资一部分用于招募 AI 研究员。但更大的一部分用于开发硬件,特别是用于运行和训练 Meta AI 模型的芯片
马斯克说到做到开源Grok-1,开源社区一片狂喜。但基于Grok-1做改动or商用,都还有点难题: Grok-1使用Rust+JAX构建,对于习惯Python+PyTorch+HuggingFace等主流软件生态的用户上手门槛高。
这两天,有关开源的话题又火了起来。有人表示,「没有开源,AI 将一无所有,继续保持 AI 开放。」这个观点得到了很多人的赞同,其中包括图灵奖得主、Meta 首席科学家 Yann LeCun。