Moonshot AI расширяет технологию разделения Prefill/Decode на межцентровые и гетерогенные аппаратные платформы

ME News Новости, 18 апреля (UTC+8), команда Moonshot AI недавно объявила, что их технология раздельной обработки Prefill (предварительная загрузка) и Decode (декодирование) успешно расширена от единого кластера до межцентровых и гетерогенных аппаратных сред. Согласно статье, этот шаг может значительно снизить стоимость вычислений каждого токена. Ранее расширение этой технологии было затруднено из-за проблем с передачей KV cache. Ключевым фактором этого прорыва стала их гибридная модель Kimi Linear. (Источник: InFoQ)
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
  • Награда
  • 5
  • Репост
  • Поделиться
комментарий
Добавить комментарий
Добавить комментарий
EchoOfL2
· 13ч назад
От одного кластера к нескольким дата-центрам — этот шаг достаточно большой, проверена ли его стабильность?
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropSideQuest
· 17ч назад
Адаптация к разнородному оборудованию — это самая сложная часть, и если Moonshot справляется с этим, значит команда инфраструктуры действительно сильна
Посмотреть ОригиналОтветить0
SugarAirdropDream
· 17ч назад
Стоимость — это ключ к внедрению ИИ, идея о раздельной работе Prefill и Decode, вероятно, уже изучается командами крупных моделей в ночную смену.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GlitchOrchard
· 17ч назад
Kimi эта технологическая прорыв действительно крутая, при межцентровом передаче данных всё ещё сохраняется низкая задержка, стоимость снизилась, и на уровне приложений появляется больше возможностей для развития
Посмотреть ОригиналОтветить0
MoonlightMineralWater
· 17ч назад
Снижение стоимости каждого токена означает, что малые и средние разработчики тоже смогут использовать длинный контекст, что хорошо.
Посмотреть ОригиналОтветить0
  • Закреплено