SambaNova Systems устанавливает рекорды с помощью Samba-1-Turbo: уникальная скорость и инновации в обработке искусственного интеллекта

 SambaNova Systems Breaks Records with Samba-1-Turbo: Transforming AI Processing with Unmatched Speed and Innovation

Новая эра в обработке данных: Samba-1-Turbo от SambaNova Systems

В мире, где спрос на быструю и эффективную обработку моделей искусственного интеллекта растет, SambaNova Systems установила новый рекорд с выпуском Samba-1-Turbo. Эта передовая технология достигает мирового рекорда в обработке 1000 токенов в секунду с точностью 16 бит, благодаря чипу SN40L и запуску продвинутой модели Llama-3 Instruct (8B). Центральным элементом производительности Samba-1-Turbo является блок перенастраиваемого потокового устройства (RDU), революционная технология, которая отличает его от традиционных систем на основе GPU.

Практические решения и ценность

Ограниченная емкость встроенной памяти на чипе часто затрудняла работу GPU, требуя частых перемещений данных между GPU и системной памятью. Этот обмен данными приводит к значительной недоиспользованию вычислительных блоков GPU, особенно при работе с большими моделями, которые могут поместиться только частично на чипе. RDU от SambaNova, напротив, обладает огромным пулом распределенной встроенной памяти благодаря своим блокам памяти Pattern Memory Units (PMUs). Расположенные близко к вычислительным блокам, эти PMUs минимизируют необходимость в перемещении данных, значительно повышая эффективность.

Традиционные GPU выполняют модели нейронных сетей поочередно, по ядру для каждого слоя. Каждое ядро слоя загружается и выполняется, а его результаты возвращаются в память перед переходом к следующему слою. Это постоянное переключение контекста и перемещение данных увеличивает задержку и приводит к недоиспользованию. В отличие от этого, компилятор SambaFlow отображает всю модель нейронной сети как граф потоков данных на фабрику RDU, обеспечивая пайплайнное выполнение потоков данных. Это означает, что активации могут свободно проходить через слои без излишних обращений к памяти, что значительно повышает производительность.

Работа с большими моделями на GPU часто требует сложной параллелизации модели, разделение модели между несколькими GPU. Этот процесс не только сложен, но также требует специализированных фреймворков и кода. Архитектура RDU от SambaNova автоматизирует параллелизацию данных и модели при отображении нескольких RDU в системе, устраняя ручное вмешательство. Эта автоматизация упрощает процесс и обеспечивает оптимальную производительность.

Продвинутая модель Meta-Llama-3-8B-Instruct, входящая в серию впечатляющих предложений, таких как Mistral-T5-7B-v1, v1olet_merged_dpo_7B, WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo и DonutLM-v1, обеспечивает невиданную скорость и эффективность Samba-1-Turbo. Кроме того, пакет SambaLingo от SambaNova поддерживает несколько языков, включая арабский, болгарский, венгерский, русский, сербский (кириллица), словенский, тайский, турецкий и японский, демонстрируя универсальность и глобальную применимость системы.

Тесная интеграция аппаратных и программных средств в Samba-1-Turbo является ключом к его успеху. Это новшество делает генеративный ИИ более доступным и эффективным для предприятий и готово привести к значительным прорывам в области применения ИИ, от обработки естественного языка до сложного анализа данных.

В заключение, SambaNova Systems установила новый стандарт с Samba-1-Turbo и подготовила почву для будущего развития ИИ. Рекордная скорость, совмещенная с эффективностью и автоматизацией архитектуры RDU, позиционирует Samba-1-Turbo как игровой изменяющий отрасль фактор. Предприятия, желающие использовать полный потенциал генеративного ИИ, теперь имеют мощный инструмент, способный разблокировать невиданные уровни производительности и эффективности.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…

  • МегаСкейл-Инфер: Революционная система для эффективного обслуживания LLM на основе MoE

    Введение MegaScale-Infer: Оптимизация Производительности Больших Языковых Моделей Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в различных приложениях, таких как чат-боты и генерация кода. Однако с увеличением их размеров возникают проблемы с эффективностью вычислений.…

  • Инновации в тактильном восприятии: решение для бизнеса с использованием ИИ

    Преобразование тактильного восприятия с помощью ИИ: Практические бизнес-решения Понимание технологии тактильного восприятия Тактильное восприятие необходимо для эффективного взаимодействия интеллектуальных систем с физической средой. Технологии, такие как сенсор GelSight, предоставляют подробную информацию о контактных…

  • LLM+FOON: Улучшение планирования кулинарных задач для роботов

    Введение Разработка роботов для домашнего использования, особенно в кулинарии, становится все более актуальной. Эти роботы должны выполнять различные задачи, требующие визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений. Использование LLM+FOON фреймворка может значительно улучшить планирование…

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…