Мақалалар каталогы

Барлық материалдар

Барлық жарияланған талдаулар, егеменді стек зерттеулері, экожүйе жаңалықтары және ЖИ модельдерінің шолулары.

416
Материал
Зерттеулер1 мин

AI News: OpenAI Made a Massive Move Against NVIDIA

В мире ИИ сейчас разворачивается интересная история, и меня она просто невероятно завораживает. Речь идёт о противостоянии моделей с открытыми и закрытыми весами, и эта история получила развитие на этой неделе. Ранее на этой неделе OpenAI продемонстрировала первые результаты…

YouTube — Matt Wolfe
Инфрақұрылым1 мин

Inside the AI Hardware Engine – Full Semiconductor Supply Chain Course

Welcome to this conference of course on the semiconductor supply chain where you will learn how a chip moves from design to the data center. You will learn all about semiconductor physics, design, fabrication, memory, packaging, and rack scale integration. Your instructor Kon…

YouTube — freeCodeCamp AI
Инфрақұрылым1 мин

Build a $5,000 AI Datacenter at Home, Here’s How

You have to question their intentions and where they are coming from and what game they are trying to play. Every argument that these closed labs had about safety, security, let's slow it down. None of it is true. Everybody can see, oh, so you just want to ban the competition at…

YouTube — David Ondrej (AI Agents)
Инфрақұрылым1 мин

How GPUs Accelerate Data & Analytics with AI

So why is GPU changing analytical workloads? AI has relied on GPU for years to accelerate complex workloads. Now that same technology is beginning to change analytics. As teams analyze more data and support more AI workloads, traditional CPU-based analytics are becoming more and…

YouTube — IBM Technology AI
Зерттеулер1 мин

How AI Models Scale Beyond a Single GPU Across LLM Workloads

The largest AI models today can have over a trillion parameters, which would take something like two terabytes of memory to store. But the largest GPU on the market holds about 288GB, which is nowhere near enough to store these huge frontier models. So how are we running these…

YouTube — IBM Technology AI
Инфрақұрылым1 мин

Integrating RCCL GPU-Initiated Networking into TorchTitan’s MoE Communication

Hi, I'm Rishi from AMD. Within distributed training, communication is one of the primary bottlenecks, and limiting the time spent on communication can massively boost end-to-end performance. We investigate this hypothesis by integrating work from the Rickle team to use…

YouTube — PyTorch Official
Инфрақұрылым1 мин

Extending TorchInductor with FlyDSL: A New MLIR-Native Backend for High-Performance GEMMs

Здравствуйте, я Лиз Ли из AMD. >> Здравствуйте, я Джек Хуай из AMD. >> Современные рабочие нагрузки ИИ зависят от растущего спектра специализированных ядер GPU, и ни один бэкенд генерации ядер не является оптимальным для всех форм операторов и архитектур. Мы исследуем эту…

YouTube — PyTorch Official
Зерттеулер1 мин

PyTorch-Native LLM Serving on TPU: SGLang and vLLM

Hi, I'm G from Google. >> I'm Colin from Meta. >> I'm Angela from Meta. >> We are going to be speaking at the PyTorch conference San Jose about new VLM and SG learn engines built on a new PyTorch native TPU backend torch TPU. >> Rather than build a new serving engine or porting…

YouTube — PyTorch Official
Инфрақұрылым1 мин

High-Velocity GPU Kernel Authoring with CUTLASS Python

Hi everyone. I am Guray, compiler engineer in Nvidia, and I'm going to share our recent improvements to CUTLASS for Python. CUTLASS for Python is our technology stack for writing speed of light kernels for the latest generations of GPUs and can be found under the hood today's…

YouTube — PyTorch Official
Зерттеулер1 мин

Hugging Face Journal Club: AI Research Preference Models

Yeah, I think it's a really cool paper. Um, I think we've talked a bit about this before or like I think it has been a bit in the in the common discourse that like now that implementation is sped up so much, um, like the the value that researchers can provide is more in their…

YouTube — Hugging Face
Инфрақұрылым1 мин

DLSS 5 gets toned down for its Hogwarts Legacy debut next month

When Nvidia originally showed off DLSS 5 earlier this year, the technology immediately got branded as gen AI for video games. To gamers, Nvidia had lost the plot. I personally couldn't get over how faces were transformed using DLSS 5. The 15-year-old student from Hogwarts Legacy…

The Verge — AI
Инфрақұрылым1 мин

2026 жылғы 13 қазандағы AI жаңалықтар дайджесті

Жасанды интеллект әлеміндегі бүгінгі аласапыран күн бізге компаниялардың қалай қарқынды дамып, жаңа технологияларды бейімдейтінін көрсетті. Microsoft тәуелділікті азайту үшін Maia 300 чипін жариялады

SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
Зерттеулер1 мин

Антропикалық: жақын арада кішкентай AI модельдері смарт пештерде, теледидар қораптарында және т.б. қол жетімділіксіз өздігінен көшіре алады...

Антропикалық: жақын арада кішкентай AI модельдері смарт пештерде, теледидар қораптарында және т.б. деректер орталықтарына қол жеткізе алмай-ақ өздігінен көшіре алады Авторлар автономды репликация мен бейімделуді (ARA) зерттеді - бұл модельдің өзі адамның араласуынсыз орналастырылады және таратылады,…

Telegram — blockchainRF (блокчейн / мозг / space / WEB 3.0)
Инфрақұрылым1 мин

Майкрософт өзінің чиптеріне ставка жасайды: Майя компанияның негізгі қорытынды платформасына айналады

⚡️ Microsoft өзінің чиптеріне бәс тігуде: Maia компанияның негізгі қорытынды платформасына айналады 2027 жылдан бастап компания Maia отбасын көп гигаватттық орналастыруларға дейін кеңейтеді, ал Maia өз өнімдері мен қызметтері үшін негізгі қорытындылар жүйесіне айналады. Осы уақытта...

Telegram — AI Machine Learning Big Data
Зерттеулер1 мин

Qwen QwenGyre енгізді: AI агенттерін оқыту 1,85 есе жылдамырақ болды.

🚀 Qwen QwenGyre-ді ұсынды: AI агенттерін 1,85 есеге дейін тезірек жаттықтыру Заманауи агенттер бірнеше сағат бойы тапсырмаларды орындап, жүздеген мың белгілерді жасай алады. Мұндай жүйелерді оқыту кезінде графикалық процессорлар жиі жұмыс істемейді және қайталанатын траекториялар есептеу ресурстарын босқа шығарады. QwenGyre…

Telegram — AI Machine Learning Big Data