Материал агрегирован из первоисточника:
The Decoder
Читать полностью в The DecoderМатериал собран из открытых источников. Если размещение затрагивает ваши права → Удалить информацию
Microsoft планирует масштабировать свои собственные чипы Maia AI до уровня гигаватт к 2027 году
Начиная с 2027 года Microsoft сделает свои собственные чипы Azure Maia основной системой вывода искусственного интеллекта во всех своих продуктах, развертывая их в масштабе в несколько гигаватт. Предстоящая Maia 300 должна обеспечить на 40 процентов больше токенов на мегаватт, чем ведущие системы на базе графических процессоров. Генеральный директор Сатья Наделла звонит…
Кратко от AI: Главные тезисы
- Начиная с 2027 года Microsoft сделает свои собственные чипы Azure Maia основной системой вывода искусственного интеллекта во всех своих продуктах, развертывая их в масштабе в несколько гигаватт
- Предстоящая Maia 300 должна обеспечить на 40 процентов больше токенов на мегаватт, чем ведущие системы на базе графических процессоров
- Генеральный директор Сатья Наделла звонит…
Microsoft планирует масштабировать свои собственные чипы Maia AI до уровня гигаватт к 2027 году
Похожие материалы
Центр обработки данных дома — графический процессор GB300 — со станцией Asus DGX (ET900N G3)
Всем, что происходит, и добро пожаловать на очень интересный обзор подхода ASUS к станции Nvidia DGX. Они называют это ET900N G3, но я буду продолжать называть его станцией DGX или для краткости станцией ASUS. У нас здесь 748 ГБ когерентной памяти. Это любезно…
Где живут блоки: Уровневая маршрутизация KV-кэша для vLLM в масштабе
Привет, я Понгуп Пак из War на PyTorch Conference North America 2026. Я представляю постер под названием «Где живёт блок». Когда GPU-память сбрасывает KV-кэш в CPU или хранилище, LMD отслеживает, где находится каждый блок, и направляет каждый запрос к своему кэшу. Вы увидите, когда CPU...
TorchTPU — гибридная нетерпеливая/скомпилированная архитектура для нативного выполнения PyTorch на TPU
arXiv:2610.24161v1 Тип объявления: новый Абстракт: TorchTPU — это открытое сотрудничество между Google и Meta, которое представляет нативный и принципиальный бэкенд PyTorch для Google TPU. Он обеспечивает бесшовное выполнение моделей «из коробки» и миграцию на TPU, предоставляя…
Как модели ИИ Meta помогают проектам миссии Genesis
Модели ИИ Meta помогают ускорить анализ данных в научных исследованиях.