NVIDIA Generative AI сообщает, что GPT-6 Astra Ultrafast, работающий на GPU Blackwell от NVIDIA, уже доступен через API OpenAI и для пользователей ChatGPT Work и Codex, соответствующих требованиям. Ускорение, достигнутое благодаря оптимизациям вывода через модели OpenAI, использующие возможности архитектуры Blackwell, позволяет генерировать токены до 8 раз быстрее, чем в стандартном режиме Astra. Для разработчиков более быстрое генерирование может сократить циклы редактирования, тестирования и отладки кодирующих агентов, уменьшить время, затрачиваемое на генерацию ответов между вызовами инструментов, и сделать интерактивные приложения более отзывчивыми. Быстрый ответ особенно важен, когда он повторяется в рамках рабочего процесса: агент пишет код, использует инструмент, проверяет результат и принимает решение о следующих действиях. Ultrafast позволяет использовать возможности Astra в таких времязависимых циклах. Инфраструктура AI от NVIDIA помогает OpenAI предоставлять более полезные выходные данные модели, когда это необходимо разработчикам. «Глубокие инвестиции NVIDIA в инструменты и документацию позволили нам сделать наши модели исключительно хорошими в программировании GPU Blackwell и Rubin», — сказал Филипп Тиллет, руководитель направления вывода в OpenAI. «Astra может превратить эти знания в высокопроизводительные ядра, которые делают оборудование NVIDIA привлекательным во всех аспектах задержки, пропускной способности и стоимости. С Astra Ultrafast это означает более быстрые ответы модели, когда агенты пишут код, используют инструменты и решают сложные задачи. Улучшение производительности не останавливается, когда модель развернута. OpenAI использует свои собственные модели для уточнения программного обеспечения вывода, работающего на GPU от NVIDIA, используя программируемость платформы для тестирования и реализации улучшений. Эта работа может сделать ответы модели быстрее и развернутую инфраструктуру более продуктивной с течением времени. «Наша работа с NVIDIA помогает нам сделать ИИ быстрее и более полезным», — сказал Удай Руддараджу, главный технический директор вычислений в OpenAI. «Мы использовали наши внутренние модели для оптимизации вывода на GPU от NVIDIA, и программируемость NVIDIA помогла нам достичь ускорения, лежащего в основе Astra Ultrafast.» Программируемая платформа от NVIDIA позволяет разработчикам и исследователям повторно использовать инфраструктуру в процессе обучения, вывода и обучения с подкреплением по мере эволюции моделей. Эта гибкость помогает командам перераспределять вычислительные ресурсы по мере изменения спроса, улучшая использование и избегая избыточного обеспечения для каждой рабочей нагрузки. Разработчики могут использовать GPT-6 Astra Ultrafast через API уже сегодня. Для получения доступа, цен и деталей реализации смотрите руководство по Ultrafast. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.
Материал агрегирован из первоисточника:
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
Читать полностью в SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИМатериал собран из открытых источников. Если размещение затрагивает ваши права → Удалить информацию
NVIDIA помогает ускорить работу GPT-6 Astra Ultrafast с помощью GPU
NVIDIA сообщает о запуске GPT-6 Astra Ultrafast с GPU Blackwell, ускоряющего генерацию токенов.
Кратко от AI: Главные тезисы
- NVIDIA сообщает о запуске GPT-6 Astra Ultrafast с GPU Blackwell, ускоряющего генерацию токенов.
NVIDIA помогает ускорить работу GPT-6 Astra Ultrafast с помощью GPU
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…
Долг CoreWeave становится проблемой для всей индустрии ИИ
Долг CoreWeave вызывает опасения в индустрии ИИ, угрожая другим компаниям.

