Use Pytorch para acceder fácilmente a su GPU
tienen la suerte de tener acceso a un sistema con una unidad de procesamiento gráfico NVIDIA (GPU). ¿Sabía que hay un método absurdamente fácil para usar las capacidades de su…
Meta presenta Kernelllm: un 8B LLM que traduce los módulos de Pytorch en kernels de GPU Triton eficientes
Meta ha introducido KernelllM, un modelo de lenguaje de 8 mil millones de parámetros ajustados de Llama 3.1 Instrucc, con el objetivo de automatizar la traducción de módulos de Pytorch…
Enterprise AI sin quemaduras de GPU: XGen-Small de Salesforce optimiza para el contexto, el costo y la privacidad
El procesamiento del lenguaje en entornos empresariales enfrenta desafíos críticos a medida que los flujos de trabajo comerciales dependen cada vez más de sintetizar información de diversas fuentes, incluida la…
Los investigadores de la Universidad de Michigan presentan OceanseSim: un simulador submarino acelerado de GPU de alto rendimiento para la robótica marina avanzada
Las plataformas robóticas marinas admiten diversas aplicaciones, incluida la exploración marina, la inspección de infraestructura submarina y el monitoreo del medio ambiente oceánico. Si bien los sistemas de percepción confiables…
Construyendo una interfaz de chat bilingüe interactiva (árabe e inglesa) con código abierto Meraj-Mini por Arcee AI: Aprovechando la aceleración de GPU, Pytorch, Transformers, Acelerate, Bitsandbytes y Gradio
En este tutorial, implementamos un asistente de chat bilingüe impulsado por el modelo Meraj-Mini de Arcee, que se implementa sin problemas en Google Colab usando T4 GPU. Este tutorial muestra…
Este artículo de IA de MIT y UCL presenta un enfoque esquemático para la optimización de aprendizaje profundo de GPU
Los modelos de aprendizaje profundo, que han revolucionado las áreas de visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural, se vuelven menos eficientes a medida que aumentan en la…
Rompiendo el cuello de botella: procesamiento de videos optimizados por GPU para el aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo (DL) Las aplicaciones a menudo requieren procesamiento de datos de video para tareas como detección de objetos, clasificación y segmentación. Sin embargo, las tuberías de procesamiento de videos…
Los investigadores de Microsoft introducen Bioemu-1: un modelo de aprendizaje profundo que puede generar miles de estructuras de proteínas por hora en una sola GPU
Las proteínas son el componente esencial detrás de casi todos los procesos biológicos, desde reacciones catalizantes hasta las señales de transmisión dentro de las células. Si bien avances como Alfafold…
Los investigadores de Kaist y Deepauto AI proponen Infinithip: un marco LLM de contexto largo que cambia el juego para una inferencia de 3M-Token en una sola GPU
En los modelos de idiomas grandes (LLM), el procesamiento de secuencias de entrada extendidas exige recursos computacionales y de memoria significativos, lo que lleva a una inferencia más lenta y…
Frenzy: un método informático sin servidor con reconocimiento de memoria para clústeres de GPU heterogéneos
La Inteligencia Artificial (IA) ha ido logrando avances significativos con una trayectoria de crecimiento exponencial, incorporando grandes cantidades de datos y construyendo Modelos de Lenguaje Grande (LLM) más complejos. La…