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国产类脑大模型适配国产沐曦GPU!长序列推理提速超百倍,仅用2%数据匹敌主流模型

国产类脑大模型适配国产沐曦GPU!长序列推理提速超百倍,仅用2%数据匹敌主流模型(在新窗口打开)

超长序列推理时的巨大开销如何降低? 中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布的类脑脉冲大模型SpikingBrain (瞬悉)-1.0提出了新思路。 SpikingBrain借鉴大脑信息处理机制,具有线性/近线性复杂度,在超长序列上具有显著速度优势。 在GPU上1M长度下TTFT 速度相比主流大模型提升26.5x,4M长度下保守估计速度提升超过100x;在手机CPU端64k-128k-256k长度下较Llama3.2的同规模模型Decoding速度提升4.04x-7.52x-15.39x。 SpikingBrain适配了面向沐曦MetaX国产GPU集群的高效训练和推理框架、Triton算子库、模

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