需求人群:
"Maia 100的目标受众是AI开发者和数据科学家,他们需要处理大规模的AI工作负载,如机器学习和深度学习任务。Maia 100的高性能、高带宽和低延迟特性,使其非常适合需要处理大量数据和进行复杂计算的场景。此外,Maia 100的灵活性和可扩展性,也使其能够适应不断变化的AI应用需求。"
使用场景示例:
在Azure平台上部署深度学习模型,利用Maia 100的高带宽和低延迟特性,实现快速训练和推理。
使用Maia SDK将现有的PyTorch或Triton模型迁移到Maia 100上,享受更高的性能和更低的延迟。
开发自定义内核,利用Maia 100的硬件可选性和灵活性,优化特定AI工作负载的性能。
产品特色:
采用TSMC N5工艺和COWOS-S互连技术,提供高带宽和大容量。
支持高达700W的TDP,以500W运行,实现高效能效比。
集成高速张量单元和向量处理器,支持多种数据类型。
具备DMA引擎和硬件信号量,支持不同张量切分方案和异步编程。
支持以太网互连,提供超高速的all-gather和all-to-all带宽。
Maia SDK支持快速部署PyTorch和Triton模型,提供双编程模型。
使用教程:
步骤1: 在Azure平台上创建Maia 100实例。
步骤2: 使用Maia SDK将PyTorch或Triton模型迁移到Maia 100上。
步骤3: 利用Maia SDK提供的工具进行模型调试和性能调优。
步骤4: 通过Maia SDK的编译器,将模型编译为Maia 100可执行的格式。
步骤5: 在Maia 100上运行编译后的模型,监控性能和资源使用情况。
步骤6: 根据需要调整模型参数和硬件配置,优化模型性能。
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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。
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。
大规模参数扩散变换器模型
DiT-MoE是一个使用PyTorch实现的扩散变换器模型,能够扩展到160亿参数,与密集网络竞争的同时展现出高度优化的推理能力。它代表了深度学习领域在处理大规模数据集时的前沿技术,具有重要的研究和应用价值。
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。
PygmalionAI的大规模推理引擎
Aphrodite是PygmalionAI的官方后端引擎,旨在为PygmalionAI网站提供推理端点,并允许以极快的速度为大量用户提供Pygmalion模型服务。Aphrodite利用vLLM的分页注意力技术,实现了连续批处理、高效的键值管理、优化的CUDA内核等特性,支持多种量化方案,以提高推理性能。
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。
Azure AI Studio提供的语音服务
Azure AI Studio是微软Azure提供的一套人工智能服务,其中包括语音服务。这些服务可能包括语音识别、语音合成、语音翻译等功能,帮助开发者在他们的应用程序中集成语音相关的智能功能。
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。
大规模自回归图像模型预训练
这篇论文介绍了AIM,这是一组使用自回归目标进行预训练的视觉模型。这些模型受其文本对应物,即大型语言模型(LLMs)的启发,并表现出类似的扩展特性。具体来说,我们强调了两个关键发现:(1)视觉特征的性能随着模型容量和数据量的增加而提高,(2)目标函数的价值与模型在下游任务上的性能相关。我们通过在20亿张图像上对70亿参数的AIM进行预训练,实现了在ImageNet-1k上使用冻结主干达到84.0%的准确率。有趣的是,即使在这个规模上,我们观察到性能没有饱和的迹象,这表明AIM可能代表了训练大规模视觉模型的新前沿。AIM的预训练类似于LLMs的预训练,并不需要任何图像特定的策略来稳定大规模训练。
基于大规模视觉-语言模型的专家混合模型
MoE-LLaVA是一种基于大规模视觉-语言模型的专家混合模型,展现出在多模态学习中出色的性能。其具有较少的参数,但表现出较高的性能,并且可以在短时间内完成训练。该模型支持Gradio Web UI和CLI推理,并提供模型库、需求和安装、训练和验证、自定义、可视化、API等功能。
Meta自研的下一代AI训练和推理加速芯片
Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)是Meta自研的下一代AI加速芯片。相比上一代产品, MTIA v2在计算能力和内存带宽上均有大幅提升, 可以更高效地支撑Meta的排序和推荐模型应用。这是Meta持续投资自研硬件基础设施的重要成果,将为Meta的AI产品和服务带来新的能力。
大规模合成数据集,助力个性化研究
Persona Hub 是腾讯AI实验室发布的一个大规模合成数据集,旨在促进以人物角色为驱动的数据合成研究。该数据集包含数百万不同人物角色的合成数据样本,可用于模拟真实世界用户的多样化输入,对大型语言模型(LLM)进行测试和研究。
利用 AI 解决方案推进业务成果并改善客户体验。
Azure AI是微软为开发者和数据科学家设计的人工智能服务组合,具有负责任的AI原则支持,可帮助企业以更少的花费完成更多任务,构建和部署自己的 AI解决方案。主要功能包括视觉、语音、语言和决策 AI 模型,AI超级计算基础架构,熟悉的工具和开源框架支持等。关键优势有针对不同技能级别的框架和工具、任务关键型 AI 解决方案支持、负责任地应用 AI的工具和指南等。
AI应用开发加速器
Anthropic Console是一个为AI应用开发提供支持的平台,它通过内置的提示生成器,测试案例生成器和模型响应评估工具,帮助开发者快速生成高质量的提示,测试和优化AI模型的响应。该平台利用Claude 3.5 Sonnet模型,简化了开发流程,提高了AI应用的产出质量。
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。
大规模视频生成的自回归扩散模型
MarDini是Meta AI Research推出的一款视频扩散模型,它将掩码自回归(MAR)的优势整合到统一的扩散模型(DM)框架中。该模型能够根据任意数量的掩码帧在任意帧位置进行视频生成,支持视频插值、图像到视频生成以及视频扩展等多种视频生成任务。MarDini的设计高效,将大部分计算资源分配给低分辨率规划模型,使得在大规模上进行空间-时间注意力成为可能。MarDini在视频插值方面树立了新的标杆,并且在几次推理步骤内,就能高效生成与更昂贵的高级图像到视频模型相媲美的视频。
利用动态NeRF进行大规模运动和视角变化的人体视频编辑
DynVideo-E是一款利用动态NeRF技术进行大规模运动和视角变化的人体视频编辑工具。该工具将视频表示为3D前景规范化的人体空间,结合变形场和3D背景静态空间。通过利用重建损失、2D个性化扩散先验、3D扩散先验和局部部分超分辨率等技术,在多视角多姿势配置下编辑可动的规范化人体空间。同时,通过特征空间的风格转换损失将参考风格转移到3D背景模型中。用户可以在编辑后的视频-NeRF模型中根据源视频相机姿态进行相应的渲染。DynVideo-E不仅能够处理短视频,还能够处理大规模运动和视角变化的人体视频,为用户提供了更多直接可控的编辑方式。该工具在两个具有挑战性的数据集上的实验证明,相比于现有方法,DynVideo-E在人类偏好方面取得了50% ~ 95%的显著优势。DynVideo-E的代码和数据将会向社区发布。
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。
用Azure免费帐户创建定制的AI powered搜索
Azure Cognitive Search是一项基于云的搜索服务,提供功能强大的搜索引擎,支持全文搜索、自动完成、筛选、建议等功能。它还可以集成自定义的AI模型,实现知识挖掘和信息提取,并能满足各种业务需求和行业要求。Azure Cognitive Search为新客户提供12个月免费服务,并提供200美元的Azure信用额度。
一个专注于超大规模系统设计和优化的工具,提供高效解决方案。
The Ultra-Scale Playbook 是一个基于 Hugging Face Spaces 提供的模型工具,专注于超大规模系统的优化和设计。它利用先进的技术框架,帮助开发者和企业高效地构建和管理大规模系统。该工具的主要优点包括高度的可扩展性、优化的性能和易于集成的特性。它适用于需要处理复杂数据和大规模计算任务的场景,如人工智能、机器学习和大数据处理。产品目前以开源的形式提供,适合各种规模的企业和开发者使用。
大规模深度循环语言模型的预训练代码,支持在4096个AMD GPU上运行。
该产品是一个用于大规模深度循环语言模型的预训练代码库,基于Python开发。它在AMD GPU架构上进行了优化,能够在4096个AMD GPU上高效运行。该技术的核心优势在于其深度循环架构,能够有效提升模型的推理能力和效率。它主要用于研究和开发高性能的自然语言处理模型,特别是在需要大规模计算资源的场景中。该代码库开源且基于Apache-2.0许可证,适合学术研究和工业应用。
腾讯AI开放平台,开发者打造AI产品加速器
腾讯AI开放平台整合腾讯在AI技术、云计算、大数据等方面的优势资源,提供包括语音、视觉、NLP在内的各类领先AI技术能力,以及一站式机器学习平台、行业解决方案,帮助开发者快速孵化AI创意,让AI落地更多场景,实现从技术到产品的全面赋能。
Tülu 3 405B 是一个大规模开源语言模型,通过强化学习提升性能。
Tülu 3 405B 是由 Allen Institute for AI 开发的开源语言模型,具有 4050 亿参数。该模型通过创新的强化学习框架(RLVR)提升性能,尤其在数学和指令跟随任务中表现出色。它基于 Llama-405B 模型进行优化,采用监督微调、偏好优化等技术。Tülu 3 405B 的开源性质使其成为研究和开发领域的强大工具,适用于需要高性能语言模型的各种应用场景。
一键生成多语言翻译的项目工具,由Azure AI服务支持。
Co-op Translator是一个Python包,旨在使用Azure AI服务自动化您的项目中的多语言翻译。该项目通过集成先进的大型语言模型(LLM)技术和Azure AI服务,简化了将内容翻译成多种语言的过程,使开发者能够轻松地生成组织良好的翻译文件夹,并轻松翻译Markdown文件和图像。
Gemma 2B模型,支持10M序列长度,优化内存使用,适用于大规模语言模型应用。
Gemma 2B - 10M Context是一个大规模的语言模型,它通过创新的注意力机制优化,能够在内存使用低于32GB的情况下处理长达10M的序列。该模型采用了循环局部注意力技术,灵感来源于Transformer-XL论文,是处理大规模语言任务的强大工具。
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