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Google DeepMind 推出解耦 DiLoCo 以实现弹性 AI 模型训练
Google DeepMind 推出了 Decoupled DiLoCo，这是一种新颖的先进 AI 模型训练方法，可增强跨数据中心的弹性和灵活性。该系统可以在使用低带宽网络的地理分散区域跨多个数据中心训练 Google 的 12B Gemma 模型，甚至可以混合不同代硬件，例如 TPU6e 和 TPUv5p。Decoupled DiLoCo 被设计为自愈的，能够隔离并继续训练，即使出现人工硬件故障，并在单元恢复联机时重新集成，从而解决…
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Google发布新款TPU用于AI训练和推理
Google发布了其第八代张量处理单元（TPU），包含两款专用芯片：用于训练的TPU 8t和用于推理的TPU 8i。这些新芯片旨在增强AI模型的能力，特别是对于需要复杂推理和多步执行的Agentic工作负载。TPU 8t旨在显著缩短模型开发时间，与前几代相比，计算性能和内存带宽大幅提升，而TPU 8i则专注于对Agent交互至关重要的低延迟推理。