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VKORE-46M-NPU
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仅推理的 NPU 在 LLM 预训练质量上媲美 Nvidia B200
研究人员证明，一款仅用于推理的 NPU（Rebellions ATOM-Max）能够成功预训练一个语言模型，其质量可与 Nvidia B200 GPU 上的训练相媲美。该 VKORE-325M-NPU-Base 模型拥有 3.25 亿参数，在 50 亿 token 上从头开始训练。在对未见过文本进行评估时，NPU 训练的模型达到了 0.7993 的损失值，与 GPU 训练模型的 0.7994 损失值几乎没有差别，这表明通过正确的软件栈…
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新的AI架构提升速度并支持NPU训练
研究人员开发了TurboMamba，一种新颖的语言模型架构，可显著提高推理和训练速度，同时增强预测准确性。通过将全局Mamba-3模型与小型Transformer和用于本地上下文的轻量级附加组件相结合，TurboMamba的预测损失比Mamba-3低9.4%，并且在批处理延迟方面实现了高达6.21倍的速度提升。此外，VIDRAFT已展示了完全在仅推理的神经网络处理单元（NPU）上训练AI模型的能力，绕过了传统的GPU要求和CUDA堆栈…