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Gleam
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Gleam框架赋能高效跨设备GPU共享以进行AI推理
研究人员开发了Gleam，一个旨在实现局域网内跨设备高效GPU共享以进行AI推理的框架。Gleam通过实现自动模型权重缓存以减少带宽、异步执行以缓解频繁API调用的延迟，以及一个动态运行时任务调度器来根据网络状况和GPU争用情况优化API远程调用对，从而解决网络瓶颈。该系统还确保了跨分布式执行的CUDA上下文一致性。实验表明，Gleam在API远程调用效率和整体系统吞吐量方面显著优于现有方法，适用于各种AI工作负载和NVIDIA GPU。
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新的谱损失方法改进了非结构化网格上的混沌动力学建模
研究人员开发了一种新颖的方法，通过调整分箱谱损失来对非结构化网格上的混沌动力学进行建模。该方法用图拉普拉斯频率带取代了传统的傅里叶模式，从而能够更准确地预测湍流。该研究引入了切比雪夫和多层近似，包括用于网格的图拉普拉斯能量对齐（GLEAM），以提高长时预测的保真度，并与现有方法相比保留统计不变量。