Otimizando o GLM4-MoE para Produção: 65% mais rápido no TTFT com SGLang
À medida que o modelo GLM 4.7 de última geração continua a liderar em desempenho de codificação, a Novita AI permanece comprometida em oferecer um serviço GLM confiável,...
Revolucionando a Inferência de Modelos de Linguagem de Grande Escala: Decodificação Especulativa e Quantização de Baixa Precisão
Aprenda como a amostragem especulativa e a quantização de baixa precisão reduzem custos e aceleram a velocidade, oferecendo soluções práticas para implantação escalável de IA.
Como a Esparsidade KV Alcança Aceleração de 1.5x para vLLM
Aumente a velocidade de inferência de IA com esparsidade KV. Entenda como funciona e otimize seus modelos para aplicações do mundo real.
Alocação dinâmica de recursos de GPU para cargas de trabalho Kubernetes
Atualmente, para agendar Pods de GPU no Kubernetes (k8s), várias soluções de extensão são colocadas em ação, incluindo Device Plugin, Extended Resource, scheduler extender,...
Adicionando Dinamicamente Mapeamentos de Portas a Contêineres Docker em Execução
O mapeamento de portas é um aspecto crucial no desenvolvimento e implantação de aplicações em contêineres. Normalmente, estabelecemos uma conexão entre a porta interna de um...
Estratégia de Ligação de Núcleo de Contêiner de GPU Baseada em Afinidade
Introdução à Otimização do Desempenho de CPU e GPU Em computação de alto desempenho e processamento de tarefas paralelas em larga escala, as GPUs se tornaram aceleradores...
A Decodificação Especulativa Prejudicará a Precisão da Inferência de LLM?
Mitchell Stern et al. 2018 introduziu o conceito protótipo de decodificação especulativa. Este método foi posteriormente desenvolvido e refinado por várias abordagens,...