需求人群:
"SiFive的产品适合需要高性能计算和灵活定制的企业和开发者,如汽车制造商、数据中心运营商、AI和机器学习研究者、以及任何寻求创新和高性能计算解决方案的公司。"
使用场景示例:
SiFive的XM系列被用于加速AI工作负载,提升数据处理效率
HiFive Unmatched开发板被用于开发基于RISC-V的创新项目
Performance P870-D被应用于数据中心,优化AI应用的性能
产品特色:
提供高达4倍的计算密度,适用于新一代可穿戴设备和智能消费设备
为汽车创新提供最完整的RISC-V产品组合
适用于太空计算的强大性能,适用于任何任务的灵活性
提供XM系列,专为加速高性能AI工作负载而设计
HiFive Unmatched开发板,支持RISC-V基础的创新实现
Performance P870-D,适用于数据中心和AI应用
使用教程:
访问SiFive官网,了解产品详情
根据需求选择合适的RISC-V产品
下载或购买相应的开发板或软件工具
参考SiFive提供的文档和资源进行开发
利用SiFive社区和支持服务解决开发过程中的问题
将SiFive的产品集成到自己的项目或产品中
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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。
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。
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。
DeepSeek-V3/R1 推理系统是一个高性能的分布式推理架构,专为大规模 AI 模型优化设计。
DeepSeek-V3/R1 推理系统是 DeepSeek 团队开发的高性能推理架构,旨在优化大规模稀疏模型的推理效率。它通过跨节点专家并行(EP)技术,显著提升 GPU 矩阵计算效率,降低延迟。该系统采用双批量重叠策略和多级负载均衡机制,确保在大规模分布式环境中高效运行。其主要优点包括高吞吐量、低延迟和优化的资源利用率,适用于高性能计算和 AI 推理场景。
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。
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。
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。
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。
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。
高效能AI计算引擎,集成多种计算单元,提供高内存带宽。
SiFive Intelligence XM系列是SiFive推出的高效能AI计算引擎,通过集成标量、向量和矩阵引擎,为计算密集型应用提供极高的性能功耗比。该系列继续SiFive的传统,提供高效的内存带宽,并通过开源SiFive Kernel Library来加速开发时间。
NVIDIA Project DIGITS 是一款桌面超级计算机,专为 AI 开发者设计,提供强大的 AI 性能。
NVIDIA Project DIGITS 是一款基于 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超级芯片的桌面超级计算机,旨在为 AI 开发者提供强大的 AI 性能。它能够在功耗高效、紧凑的形态中提供每秒一千万亿次的 AI 性能。该产品预装了 NVIDIA AI 软件栈,并配备了 128GB 的内存,使开发者能够在本地原型设计、微调和推理高达 2000 亿参数的大型 AI 模型,并无缝部署到数据中心或云中。Project DIGITS 的推出标志着 NVIDIA 在推动 AI 开发和创新方面的又一重要里程碑,为开发者提供了一个强大的工具,以加速 AI 模型的开发和部署。
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。
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。
TensorDock 提供高性能的云端 GPU 服务,专为深度学习、AI 和渲染工作负载设计。
TensorDock 是一个为需要无可妥协可靠性的工作负载而构建的专业云服务提供商。它提供多种 GPU 服务器选项,包括 NVIDIA H100 SXMs,以及针对深度学习、AI 和渲染的最具成本效益的虚拟机基础设施。TensorDock 还提供全托管容器托管服务,具备操作系统级监控、自动扩展和负载均衡功能。此外,TensorDock 提供世界级别的企业支持,由专业人员提供服务。
高性能的7B参数因果语言模型
tiiuae/falcon-mamba-7b是由TII UAE开发的高性能因果语言模型,基于Mamba架构,专为生成任务设计。该模型在多个基准测试中展现出色的表现,并且能够在不同的硬件配置上运行,支持多种精度设置,以适应不同的性能和资源需求。模型的训练使用了先进的3D并行策略和ZeRO优化技术,使其在大规模GPU集群上高效训练成为可能。
Gemini Pro 是 Google DeepMind 推出的高性能 AI 模型,专注于复杂任务处理和编程性能。
Gemini Pro 是 Google DeepMind 推出的最先进 AI 模型之一,专为复杂任务和编程场景设计。它在代码生成、复杂指令理解和多模态交互方面表现出色,支持文本、图像、视频和音频输入。Gemini Pro 提供强大的工具调用能力,如 Google 搜索和代码执行,能够处理长达 200 万字的上下文信息,适合需要高性能 AI 支持的专业用户和开发者。
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。
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。
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。
Google第六代张量处理单元,提供卓越的AI工作负载性能。
Trillium TPU是Google Cloud的第六代Tensor Processing Unit(TPU),专为AI工作负载设计,提供增强的性能和成本效益。它作为Google Cloud AI Hypercomputer的关键组件,通过集成的硬件系统、开放软件、领先的机器学习框架和灵活的消费模型,支持大规模AI模型的训练、微调和推理。Trillium TPU在性能、成本效率和可持续性方面都有显著提升,是AI领域的重要进步。
昆仑万维开源的高性能数学代码推理模型,性能卓越
Skywork-OR1是由昆仑万维天工团队开发的高性能数学代码推理模型。该模型系列在同等参数规模下实现了业界领先的推理性能,突破了大模型在逻辑理解与复杂任务求解方面的能力瓶颈。Skywork-OR1系列包括Skywork-OR1-Math-7B、Skywork-OR1-7B-Preview和Skywork-OR1-32B-Preview三款模型,分别聚焦数学推理、通用推理和高性能推理任务。此次开源不仅涵盖模型权重,还全面开放了训练数据集和完整训练代码,所有资源均已上传至GitHub和Huggingface平台,为AI社区提供了完全可复现的实践参考。这种全方位的开源策略有助于推动整个AI社区在推理能力研究上的共同进步。
3FS是一个高性能分布式文件系统,专为AI训练和推理工作负载设计。
3FS是一个专为AI训练和推理工作负载设计的高性能分布式文件系统。它利用现代SSD和RDMA网络,提供共享存储层,简化分布式应用开发。其核心优势在于高性能、强一致性和对多种工作负载的支持,能够显著提升AI开发和部署的效率。该系统适用于大规模AI项目,尤其在数据准备、训练和推理阶段表现出色。
一种用于V3/R1训练中计算与通信重叠的双向流水线并行算法。
DualPipe是一种创新的双向流水线并行算法,由DeepSeek-AI团队开发。该算法通过优化计算与通信的重叠,显著减少了流水线气泡,提高了训练效率。它在大规模分布式训练中表现出色,尤其适用于需要高效并行化的深度学习任务。DualPipe基于PyTorch开发,易于集成和扩展,适合需要高性能计算的开发者和研究人员使用。
高性能的文本到语音合成模型
OuteTTS-0.2-500M是基于Qwen-2.5-0.5B构建的文本到语音合成模型,它在更大的数据集上进行了训练,实现了在准确性、自然度、词汇量、声音克隆能力以及多语言支持方面的显著提升。该模型特别感谢Hugging Face提供的GPU资助,支持了模型的训练。
一个用于信息检索和生成的灵活高性能框架
FlexRAG是一个用于检索增强生成(RAG)任务的灵活且高性能的框架。它支持多模态数据、无缝配置管理和开箱即用的性能,适用于研究和原型开发。该框架使用Python编写,具有轻量级和高性能的特点,能够显著提高RAG工作流的速度和减少延迟。其主要优点包括支持多种数据类型、统一的配置管理以及易于集成和扩展。
分析 V3/R1 中的计算与通信重叠策略,提供深度学习框架的性能分析数据。
DeepSeek Profile Data 是一个专注于深度学习框架性能分析的项目。它通过 PyTorch Profiler 捕获训练和推理框架的性能数据,帮助研究人员和开发者更好地理解计算与通信重叠策略以及底层实现细节。这些数据对于优化大规模分布式训练和推理任务至关重要,能够显著提升系统的效率和性能。该项目是 DeepSeek 团队在深度学习基础设施领域的重要贡献,旨在推动社区对高效计算策略的探索。
减少计算并提高模型准确性,轻松高效地构建您的 AI 模型
CentML 是一个高效、节约成本的 AI 模型训练和部署平台。通过使用 CentML,您可以提升 GPU 效率、降低延迟、提高吞吐量,实现计算的高性价比和强大性能。
Mercury Coder 是一款基于扩散模型的高性能代码生成语言模型。
Mercury Coder 是 Inception Labs 推出的首款商用级扩散大语言模型(dLLM),专为代码生成优化。该模型采用扩散模型技术,通过‘粗到细’的生成方式,显著提升生成速度和质量。其速度比传统自回归语言模型快 5-10 倍,能够在 NVIDIA H100 硬件上达到每秒 1000 多个 token 的生成速度,同时保持高质量的代码生成能力。该技术的背景是当前自回归语言模型在生成速度和推理成本上的瓶颈,而 Mercury Coder 通过算法优化突破了这一限制,为企业级应用提供了更高效、低成本的解决方案。
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