据说,名为 Groq 的初创公司带着史上最快的大模型和自研芯片LPU来了。经过网友测试,Groq每秒生成速度接近500 tok/s,碾压GPT-4的40 tok/s。
根据Groq官网的介绍,LPU是一种专为AI推理所设计的芯片。但要训练大模型,仍然需要购买GPU。如果把训练必做养兵千日,那么推理就是用兵一时,两者缺一不可。Groq LPU的快速输出,还是离不开背后GPU的数据训练。 因此结合训练和推理的总成本来看。如人工智能专家贾扬清分析称,Groq综合成本相当于英伟达GPU的30多倍。
“有意见”留言板
@卡卡卡卡西:面对大模型,船大不好掉头的反而是芯片厂商,大家都知道大模型更需要的是访存密集型芯片,但现在的芯片厂商都是基于自己干了那么多年的芯片架构进行优化,没勇气从头再来,所以OpenAI奥特曼才想自研芯片,这也才有了Groq的震撼登场。
@贰言:Groq的自研LPU比英伟达的GPU性能更强,这对英伟达等传统AI芯片制造商来说是个巨大的挑战。在AI技术日益普及的当下,传统制造商必须考虑如何更高效地整合AI技术,以增强自身产品和服务的竞争力
好文章,需要你的鼓励
微软高级软件工程师Alice Vinogradova将自己用SAP ABAP语言编写的向量数据库ZVDB移植到了搭载Z80处理器的经典计算机Sinclair ZX Spectrum上。她发现ABAP(1983年)和Z80(1976年)几乎是同时代产物,都诞生于内存珍贵、每个字节都很重要的计算时代。通过应用Z80优化技术,尽管时钟频率相差857倍,但代码运行速度仅慢3-6倍。她认为这些老式优化技术具有普遍适用性,在现代硬件上依然有效。
这项由东京科学技术大学等机构联合发布的研究提出了UMoE架构,通过重新设计注意力机制,实现了注意力层和前馈网络层的专家参数共享。该方法在多个数据集上显著优于现有的MoE方法,同时保持了较低的计算开销,为大语言模型的高效扩展提供了新思路。
韩国电子巨头三星宣布收购美国西雅图数字健康技术公司Xealth,进一步扩大在健康领域的布局。Xealth专注于帮助医疗专业人员将数字健康技术整合到日常实践中,与70多家数字健康技术供应商合作,应用覆盖美国500多家医院。此次收购将推动三星向连接医疗保健平台转型,结合其在传感器技术和可穿戴设备方面的优势,完善Samsung Health平台功能。
小米团队开发的MiMo-7B模型证明了AI领域"小而精"路线的可行性。这个仅有70亿参数的模型通过创新的预训练数据处理、三阶段训练策略和强化学习优化,在数学推理和编程任务上超越了320亿参数的大模型,甚至在某些指标上击败OpenAI o1-mini。研究团队还开发了高效的训练基础设施,将训练速度提升2.29倍。该成果已完全开源,为AI民主化发展提供了新思路。