需求人群:
"目标受众为需要处理大量AI工作负载的企业用户,如数据中心运营商、云服务提供商、AI研究和开发团队。这些用户通常需要高性能、可扩展且成本效率高的解决方案来优化他们的AI应用。"
使用场景示例:
用于大规模语言模型训练,提高训练效率。
在云服务中提供高效的AI推理服务。
用于企业资源规划(ERP)系统中,优化数据处理和分析。
产品特色:
提供高性能AI计算,支持FP8和BF16计算。
与现有的以太网基础设施兼容,无需额外投资专有技术。
提供比H100更多的I/O连接性,优化成本效率。
支持大规模纵向扩展和横向扩展。
支持基于社区的开放软件和行业标准以太网网络。
简化从概念验证到生产的整个过程。
支持使用PyTorch库,便于现有团队使用。
支持现有GPU模型的快速迁移。
使用教程:
1. 访问英特尔官网并查找Intel® Gaudi® 3 AI Accelerator。
2. 根据您的需求选择合适的型号和配置。
3. 通过英特尔Tiber™开发者云或OEM合作伙伴进行购买。
4. 阅读白皮书和开发文档,了解如何部署和使用加速器。
5. 使用英特尔提供的软件工具和资源进行模型迁移和开发。
6. 将加速器集成到现有的数据中心或云基础设施中。
7. 利用加速器进行AI模型的训练和推理任务。
8. 通过英特尔的开发者社区获取支持和最佳实践。
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高性能AI加速器,专为AI工作负载设计。
Intel® Gaudi® 3 AI Accelerator是英特尔推出的一款高性能人工智能加速器,它基于高效的英特尔® Gaudi® 平台构建,具备出色的MLPerf基准性能,旨在处理要求苛刻的训练和推理任务。该加速器支持数据中心或云中的大型语言模型、多模态模型和企业RAG等人工智能应用程序,能够在您可能已经拥有的以太网基础设施上运行。无论您需要单个加速器还是数千个加速器,英特尔Gaudi 3都可以在您的AI成功中发挥关键作用。
AI加速器,推动人工智能的突破
Graphcore是一家专注于人工智能硬件加速器的公司,其产品主要面向需要高性能计算的人工智能领域。Graphcore的IPU(智能处理单元)技术为机器学习、深度学习等AI应用提供了强大的计算支持。公司的产品包括云端IPU、数据中心IPU以及Bow IPU处理器等,这些产品通过Poplar® Software进行优化,能够显著提升AI模型的训练和推理速度。Graphcore的产品和技术在金融、生物技术、科研等多个行业都有应用,帮助企业和研究机构加速AI项目的实验过程,提高效率。
专为 AI 设计的 GPU 云平台,提供高性能基础设施和全天候支持。
CoreWeave GPU 云计算是一个专为人工智能工作负载打造的云平台,提供灵活且高效的 GPU 集群,能够满足企业在大规模计算和存储方面的需求。它的主要优势包括极高的性能、可靠性和可扩展性,适合各种 AI 应用场景。通过 CoreWeave,用户能够显著降低云成本,同时提升服务响应速度,是 AI 创新的理想选择。
微软定制AI加速器,专为大规模AI工作负载设计。
Maia 100是微软为Azure设计的首款定制AI加速器,专为大规模AI工作负载而打造,通过软硬件的协同优化,实现了性能、可扩展性和灵活性的最大化。它采用了TSMC N5工艺和COWOS-S互连技术,具备高达1.8TB/s的带宽和64GB的容量,支持高达700W的热设计功耗(TDP),但以500W运行,确保了高效的能效比。Maia 100集成了高速张量单元、向量处理器、DMA引擎和硬件信号量,支持多种数据类型和张量切分方案,并通过以太网互连支持大规模AI模型。此外,Maia SDK提供了丰富的组件,支持快速部署PyTorch和Triton模型,并通过双编程模型确保高效的数据处理和同步。
加速科学发现,引领量子计算的未来。
Azure Quantum 是微软推出的量子计算平台,旨在通过先进的量子计算技术加速科学研究和材料科学领域的发现。它通过结合人工智能、高性能计算和量子计算,提供了一套完整的工具和资源,以帮助研究人员和开发者在量子领域取得突破。Azure Quantum 的愿景是将250年的科学进步加速到未来25年,通过量子超级计算机解决人类面临的最困难问题。
为AI基础设施提供领导性的AI性能
AMD Instinct MI325X加速器基于AMD CDNA 3架构,专为AI任务设计,包括基础模型训练、微调和推理,提供卓越的性能和效率。这些产品使AMD的客户和合作伙伴能够在系统、机架和数据中心层面创建高性能和优化的AI解决方案。AMD Instinct MI325X加速器提供了行业领先的内存容量和带宽,支持6.0TB/s的256GB HBM3E,比H200多1.8倍的容量和1.3倍的带宽,提供了更高的FP16和FP8计算性能。
高性能、成本效益高、气候对齐的云平台
Crusoe提供可扩展的、气候对齐的数字基础设施,专为高性能计算和人工智能优化。我们的创新方法通过使用浪费的、孤立的或清洁能源来减少温室气体排放,支持能源转型,并最大化资源效率。
引领RISC-V革命,提供高性能计算密度
SiFive是RISC-V架构的领导者,提供高性能、高效率的计算解决方案,适用于汽车、AI、数据中心等应用。其产品以优越的性能和效率,以及全球社区的支持,推动了RISC-V技术的发展和应用。
OLAMI是一个人工智能开放平台
OLAMI是一个提供云端API、管理界面、多元机器感知解决方案的人工智能软件开发平台。OLAMI平台具有语音识别、自然语言理解、对话管理、语音合成等语音AI技术,以及图像识别、语义理解等视觉AI技术,可以轻松地为产品加入人工智能,提升用户体验。
构建最节能的人工智能硬件
Rain AI专注于开发高能效的人工智能硬件。在当前能源消耗日益增长的背景下,Rain AI的产品通过优化硬件设计,减少能源消耗,同时保持高性能,这对于数据中心和需要大量计算资源的企业来说至关重要。产品的主要优点包括高能效、高性能和环保。Rain AI的产品背景信息显示,公司致力于推动人工智能技术的可持续发展,通过技术创新减少对环境的影响。产品的价格和定位尚未明确,但可以推测其目标市场为需要高性能计算且对能源效率有高要求的企业。
开放式行业标准化的加速器间通信接口
UALink™是一个开放的行业标准化组织,旨在开发加速器间通信的技术规范,以实现直接负载、存储和原子操作。该技术专注于为数百个加速器提供低延迟、高带宽的网络,并实现简单的负载和存储语义以及软件一致性。UALink 1.0规范将利用发起成员在开发和部署各种加速器和交换机方面的经验。联盟公司代表了广泛的行业专长,包括云服务提供商、系统OEM、加速器开发者、交换机开发者和IP提供商。目前正在开发数据中心AI连接的额外使用模型。
人工智能入门教程网站,提供全面的机器学习与深度学习知识。
该网站由作者从 2015 年开始学习机器学习和深度学习,整理并编写的一系列实战教程。涵盖监督学习、无监督学习、深度学习等多个领域,既有理论推导,又有代码实现,旨在帮助初学者全面掌握人工智能的基础知识和实践技能。网站拥有独立域名,内容持续更新,欢迎大家关注和学习。
推动人工智能安全治理,促进技术健康发展
《人工智能安全治理框架》1.0版是由全国网络安全标准化技术委员会发布的技术指南,旨在鼓励人工智能创新发展的同时,有效防范和化解人工智能安全风险。该框架提出了包容审慎、确保安全,风险导向、敏捷治理,技管结合、协同应对,开放合作、共治共享等原则。它结合人工智能技术特性,分析风险来源和表现形式,针对模型算法安全、数据安全和系统安全等内生安全风险,以及网络域、现实域、认知域、伦理域等应用安全风险,提出了相应的技术应对和综合防治措施。
高性能云服务器,轻松构建网站
云服务器提供高性能的网站托管服务,具备灵活的配置选项和可靠的稳定性。优势包括强大的计算能力、高速的网络连接、可扩展的存储空间和灵活的安全性配置。价格根据配置选项和使用时长而定,适合个人用户和中小型企业使用。定位为提供可靠稳定的网站托管解决方案。
数据平台用于云和人工智能
WEKA是一个数据平台,帮助组织在云和本地存储、处理和管理数据,为下一代工作负载提供支持。它提供了快速的数据处理和推理能力,高效的图像处理速度,并解决了大规模数据处理的挑战。WEKA适用于各种行业和应用场景,并提供灵活的定价方案。
京东自主研发的人工智能开放平台
京东人工智能开放平台NeuHub,汇聚京东自主研发的人工智能核心技术,包含语音、图像、视频、NLP等技术,通过平台向外开放,助力行业智能升级。平台还提供数据标注、模型开发、训练和发布等全流程服务,以及创新应用案例,帮助企业实现智能化转型。
高性能混合专家语言模型
DeepSeek-V2.5-1210是DeepSeek-V2.5的升级版本,它在多个能力方面进行了改进,包括数学、编码和写作推理。模型在MATH-500基准测试中的性能从74.8%提高到82.8%,在LiveCodebench (08.01 - 12.01)基准测试中的准确率从29.2%提高到34.38%。此外,新版本优化了文件上传和网页摘要功能的用户体验。DeepSeek-V2系列(包括基础和聊天)支持商业用途。
解锁边缘计算中人工智能的潜力
Blaize 是一款 AI 边缘计算硬件和软件平台,更高效、更灵活、更准确、更经济实惠。它能够在边缘部署 AI 而无需牺牲性能,为市场转型和工作生活方式改善带来了巨大的价值。
146亿参数的高性能MoE模型
Skywork-MoE是一个具有146亿参数的高性能混合专家(MoE)模型,拥有16个专家和22亿激活参数。该模型从Skywork-13B模型的密集型检查点初始化而来。引入了两种创新技术:门控逻辑归一化,增强专家多样化;自适应辅助损失系数,允许层特定的辅助损失系数调整。Skywork-MoE在各种流行基准测试中,如C-Eval、MMLU、CMMLU、GSM8K、MATH和HumanEval,展现出与参数更多或激活参数更多的模型相当的或更优越的性能。
Whisper加速器,利用GPU加速语音识别
Whisper Turbo旨在成为OpenAI Whisper API的替代品。它由3部分组成:一个兼容层,用于输入不同格式的音频文件并转换为Whisper兼容格式;开发者友好的API,支持一次性推理和流式模式;以及Rust + WebGPU推理框架Rumble,专门用于跨平台快速推理。
开源的高性能语言模型,支持多端应用。
Qwen2.5系列语言模型是一系列开源的decoder-only稠密模型,参数规模从0.5B到72B不等,旨在满足不同产品对模型规模的需求。这些模型在自然语言理解、代码生成、数学推理等多个领域表现出色,特别适合需要高性能语言处理能力的应用场景。Qwen2.5系列模型的发布,标志着在大型语言模型领域的一次重要进步,为开发者和研究者提供了强大的工具。
开源框架,加速大型视频扩散模型
FastVideo是一个开源框架,旨在加速大型视频扩散模型。它提供了FastHunyuan和FastMochi两种一致性蒸馏视频扩散模型,实现了8倍推理速度提升。FastVideo基于PCM(Phased-Consistency-Model)提供了首个开放的视频DiT蒸馏配方,支持对最先进的开放视频DiT模型进行蒸馏、微调和推理,包括Mochi和Hunyuan。此外,FastVideo还支持使用FSDP、序列并行和选择性激活检查点进行可扩展训练,以及使用LoRA、预计算潜在和预计算文本嵌入进行内存高效微调。FastVideo的开发正在进行中,技术高度实验性,未来计划包括增加更多蒸馏方法、支持更多模型以及代码更新。
Instella 是由 AMD 开发的高性能开源语言模型,专为加速开源语言模型的发展而设计。
Instella 是由 AMD GenAI 团队开发的一系列高性能开源语言模型,基于 AMD Instinct™ MI300X GPU 训练而成。该模型在性能上显著优于同尺寸的其他开源语言模型,并且在功能上与 Llama-3.2-3B 和 Qwen2.5-3B 等模型相媲美。Instella 提供模型权重、训练代码和训练数据,旨在推动开源语言模型的发展。其主要优点包括高性能、开源开放以及对 AMD 硬件的优化支持。
高性能AI模型加载器,大幅减少冷启动时间。
Mystic Turbo Registry是一款由Mystic.ai开发的高性能AI模型加载器,采用Rust语言编写,专门针对减少AI模型的冷启动时间进行了优化。它通过提高容器加载效率,显著减少了模型从启动到运行所需的时间,为用户提供了更快的模型响应速度和更高的运行效率。
FlashInfer是一个用于大型语言模型服务的高性能GPU内核库。
FlashInfer是一个专为大型语言模型(LLM)服务而设计的高性能GPU内核库。它通过提供高效的稀疏/密集注意力机制、负载平衡调度、内存效率优化等功能,显著提升了LLM在推理和部署时的性能。FlashInfer支持PyTorch、TVM和C++ API,易于集成到现有项目中。其主要优点包括高效的内核实现、灵活的自定义能力和广泛的兼容性。FlashInfer的开发背景是为了满足日益增长的LLM应用需求,提供更高效、更可靠的推理支持。
高性能云和云基础设施,适用于AI、机器学习、HPC和计算密集型应用。
Denvr Dataworks提供高性能云和云基础设施,支持AI、机器学习、HPC和计算密集型应用。我们的平台提供强大的计算和存储能力,帮助用户实现高效的数据处理和分析。无论您是开发人员、数据科学家还是企业用户,Denvr Dataworks都可以为您提供可靠和高性能的云解决方案。我们提供灵活的定价和弹性的资源配置,让您能够根据需求进行扩展和优化。
稳定AI发布的首个面向编程的生成AI产品
StableCode是稳定AI发布的首个面向编程的生成AI产品。它采用了三种不同的模型,帮助开发者提高编程效率。基础模型首先在BigCode的stack-dataset(v1.2)上进行了训练,并进一步针对流行的编程语言如Python、Go、Java、Javascript、C、markdown和C++进行训练。我们总共在高性能计算集群上对560B个代码令牌进行了训练。随后,通过对基础模型进行调优,训练了约12万个代码指令/响应对,以解决复杂的编程任务。StableCode是学习编程的理想基石,长文本环境窗口模型可为用户提供单行和多行自动完成建议。该模型可以一次处理更多代码(比以前发布的开源模型多2-4倍,上下文窗口为16,000个令牌),使用户能够同时查看或编辑相当于五个平均大小的Python文件的等效代码,这使其成为初学者的理想学习工具,可以迎接更大的挑战。
以低成本实现高性能的大型语言模型
JetMoE-8B是一个开源的大型语言模型,通过使用公共数据集和优化的训练方法,以低于10万美元的成本实现了超越Meta AI LLaMA2-7B的性能。该模型在推理时仅激活22亿参数,大幅降低了计算成本,同时保持了优异的性能。
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