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实体 cuDNN: Efficient Primitives for Deep Learning

cuDNN: Efficient Primitives for Deep Learning

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  1. TOOL · CL_89187 ·

    中文解析器DeepDoc、MinerU在日本RAG表现上出现交叉

    对两个中文开源文档解析器DeepDoc和MinerU在日本RAG系统中的比较分析显示,基于所使用的检索方法,它们的性能出现了交叉。DeepDoc在使用BM25检索时表现出更优异的结果,而MinerU在使用密集检索时表现出色。这表明最佳解析器的选择取决于具体的检索策略,而不是某一个解析器普遍更好。

  2. RESEARCH · CL_79613 ·

    新方法利用世界模型加速张量程序优化

    研究人员开发了一种新颖的方法来优化机器学习系统的张量程序,将调度评估建模为潜在动态。这种受世界模型启发的 方法使用轻量级转换模型在连续潜在空间中预测程序状态,避免了昂贵的代码变异和编码。当在 TVM AutoScheduler 中实现时,与现有方法相比,它显著 降低了 GPU 和 CPU 上的子图延迟,并加速了全模型推理,所有这些都在减少的测量预算内完成。

  3. RESEARCH · CL_44358 ·

    Together AI发布FlashAttention-3和-4,加速大语言模型处理

    Together AI发布了FlashAttention-3和FlashAttention-4,这是其用于大语言模型的GPU加速注意力机制的重大升级。FlashAttention-3专为Hopper GPU设计,通过利用张量核心(Tensor Cores)和张量内存加速器(Tensor Memory Accelerator)等新硬件特性并支持FP8精度,实现了高达75%的利用率和比前代产品快1.5-2倍的速度。FlashAttenti…

  4. RESEARCH · CL_18472 ·

    NVIDIA 在 12 年后开源 cuDNN 内核,包括 MoE 和稀疏注意力

    NVIDIA 已开源其 cuDNN 库的部分内容,这是在闭源 12 年后的一项重大举措。此次发布包括 20 多个专家混合 (MoE) 内核和 NSA 稀疏注意力内核。这些内核的代码库大部分是用 Python CuTe-DSL 编写的,现已提供公开文档。