作者：Arm 基础设施事业部软件工程师 Nobel Chowdary Mandepudi生成式人工智能 (AI) 正在科技领域发挥关键作用，许多企业已经开始将大语言模型 (LLM) 集成到云端和边缘侧的应用中。生成式 AI 的引入也使得许多框架和库得以发展。其中，PyTorch 作为热门的深度学习框架尤为突出，许多企业均会选择其作为开发 AI 应用的库。通过部署 Arm Kleidi 技术 ，Arm 正在努力优化 PyTorch，以加速在基于 Arm 架构的处理器上运行 LLM 的性能
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Arm KleidiAI PyTorch LLM
工业物联网领域的全球供应商研华科技近日公布，其自主研发的“AIR-520本地大型语言模型（LLM）边缘AI服务器”荣获“第33届台湾精品奖”银奖！今年，研华有六款产品获得了中国台湾精品奖，其中两款获得了享有盛誉的银奖。这一出色的成绩凸显了业界对研华智能系统和嵌入式平台在工业物联网领域的认可。研华表示将继续整合人工智能驱动的行业解决方案和领域专业知识，加速数字化转型，为客户推动工业智能的发展。研华嵌入式物联网集团总经理张家豪强调，研华作为一家跨越边缘计算、物联网系统软件和垂直行业解决方案的多元化工业物联网企
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研华 本地大型语言模型 LLM 边缘AI服务器
新闻重点：● 在Arm CPU上运行Meta最新Llama 3.2版本，其云端到边缘侧的性能均得到显著提升，这为未来AI工作负载提供了强大支持● Meta与Arm的合作加快了用例的创新速度，例如个性化的端侧推荐以及日常任务自动化等● Arm十年来始终积极投资AI领域，并广泛开展开源合作，为 1B 至 90B 的 LLM 实现在 Arm 计算平台上无缝运行人
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Arm Llama 3.2 LLM AI 推理 Meta
自主移动机器人(AMR)可帮助制造商提高生产效率、增强安全性并节省大量成本，因而在各行各业得到广泛应用。2022年全球AMR市场规模为86.5亿美元，预计2022年至2028年间的复合年增长率(CAGR)将达到18.3%。进入工业5.0时代，人类将与人工智能(AI)机器人协同工作，机器人辅助而非取代人类。愿景固然美好，但要实现这一目标，AMR必须克服重重挑战，集成各种传感器以及新兴的传感器融合技术将为此提供助益。AMR采用过程中所面临的挑战AMR普及的一大难题是其在多种不同应用和环境中的适应性。AMR已广
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自主移动机器人 传感器 AMR LLM
7 月 28 日消息，Meta 发布的一份研究报告显示，其用于训练 4050 亿参数模型 Llama 3 的
16384 个英伟达 H100 显卡集群在 54 天内出现了 419
次意外故障，平均每三小时就有一次。其中，一半以上的故障是由显卡或其搭载的高带宽内存（HBM3）引起的。由于系统规模巨大且任务高度同步，单个显卡故障可能导致整个训练任务中断，需要重新开始。尽管如此，Meta 团队还是保持了 90% 以上的有效训练时间。IT之家注意到，在为期 54 天的预预训练中，共出现了 466 次工作中
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Meta Llama 3 英伟达 H100 显卡 GPU
为了推动“让AI无处不在”的愿景，英特尔在打造AI软件生态方面持续投入，并为行业内一系列全新AI模型提供针对英特尔AI硬件的软件优化。今日，英特尔宣布公司横跨数据中心、边缘以及客户端AI产品已面向Meta最新推出的大语言模型（LLM）Llama 3.1进行优化，并公布了一系列性能数据。继今年4月推出Llama 3之后，Meta于7月24日正式发布了其功能更强大的AI大模型Llama 3.1。Llama 3.1涵盖多个不同规模及功能的全新模型，其中包括目前可获取的、最大的开放基础模型—— Llama 3.1
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英特尔 AI解决方案 Meta Llama 3.1
ChatGPT和GPT-4等大型语言模型 (LLM) 已成为提高工作效率和更好地理解各种主题不可或缺的工具。从教育到软件开发，再到内容写作，LLM在众多领域崭露头角，它们在提炼和生成供人类使用的信息方面有着近乎神奇的能力。不过，尽管LLM的能力令人印象深刻，但它们在提供准确答案或执行需要精确知识的特定任务时，却常常比较吃力。例如，对于复杂的数学问题或者晦涩难懂的题目，往往会给出错误或不够充分的答案。出现这些局限性的主要原因是，LLM通常是使用过时的数据进行训练，以预测句子中下一个在统计
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语言模型 LLM AI
多年来，英伟达在许多机器学习基准测试中占据主导地位，现在它又多了两个档次。MLPerf，有时被称为“机器学习的奥林匹克”的人工智能基准测试套件，已经发布了一套新的训练测试，以帮助在竞争计算机系统之间进行更多更好的同类比较。MLPerf 的一项新测试涉及对大型语言模型的微调，该过程采用现有的训练模型，并用专业知识对其进行更多训练，使其适合特定目的。另一个是图神经网络，一种机器学习，一些文献数据库背后的一种机器学习，金融系统中的欺诈检测，以及社交网络。即使使用谷歌和英特尔的人工智能加速器的计算机增加和参与，由
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GPU 神经网络 LLM MLPerf 基准测试 英伟达
IT之家 6 月 19 日消息，中国电信人工智能研究院（TeleAI）和智源研究院联合发布全球首个单体稠密万亿参数语义模型 Tele-FLM-1T，该模型与百亿级的 52B 版本，千亿级的 102B 版本共同构成 Tele-FLM 系列模型。TeleAI 和智源研究院基于模型生长和损失预测等技术，Tele-FLM 系列模型仅使用了业界普通训练方案 9% 的算力资源，基于 112 台 A800 服务器，用 4 个月完成 3 个模型总计 2.3T tokens 的训练。模型训练全程做到了零调整零重试
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LLM AI 大语言模型
1 前言在前一期里，介绍过大语言模型(LLM)幕后核心的注意力(Attention)机制。本期就来继续扩大，介绍大名鼎鼎的转换器(Transformer)模型。其中，要特别阐述：为什么当今主流LLM都采用<仅译码器>(Decoder-Only Transformer)模型。在 2017 年， 首先在「Attention is All You Need」这篇论文中提出了经典的Transformer架构，它内含编码器(Encoder)和译码器(Decoder)两部分。后来，自从GPT-2之后，整个
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202406 LLM
人工智能芯片研发及基础算力平台公司爱芯元智宣布，近日，Meta、Microsoft相继发布具有里程碑意义的Llama 3系列和Phi-3系列模型。为了进一步给开发者提供更多尝鲜，爱芯元智的NPU工具链团队迅速响应，已基于AX650N平台完成 Llama 3 8B和Phi-3-mini模型适配。Llama 3上周五，Meta发布了Meta Llama 3系列语言模型（LLM），具体包括一个8B模型和一个70B模型在测试基准中，Llama 3模型的表现相当出色，在实用性和安全性评估中，与那些市面上流行的闭源模
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爱芯通元 NPU Llama 3 Phi-3 大模型
在Meta发布Llama 3大语言模型的第一时间，英特尔即优化并验证了80亿和700亿参数的Llama 3模型能够在英特尔AI产品组合上运行。在客户端领域，英特尔锐炫™显卡的强大性能让开发者能够轻松在本地运行Llama 3模型，为生成式AI工作负载提供加速。在Llama 3模型的初步测试中，英特尔®酷睿™Ultra H系列处理器展现出了高于普通人阅读速度的输出生成性能，而这一结果主要得益于其内置的英特尔锐炫GPU，该GPU具有8个Xe核心，以及DP4a AI加速器和高达120 GB/s的系统内存带宽。英特
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英特尔 锐炫 GPU Llama 3
近日，Meta重磅推出其80亿和700亿参数的Meta Llama 3开源大模型。该模型引入了改进推理等新功能和更多的模型尺寸，并采用全新标记器（Tokenizer），旨在提升编码语言效率并提高模型性能。在模型发布的第一时间，英特尔即验证了Llama 3能够在包括英特尔®至强®处理器在内的丰富AI产品组合上运行，并披露了即将发布的英特尔至强6性能核处理器（代号为Granite Rapids）针对Meta Llama 3模型的推理性能。图1 AWS实例上Llama 3的下一个Token延迟英特尔至强处理器可
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英特尔 至强6 Meta Llama 3
近年来，人工智能发展迅速，尤其是像 ChatGPT 这样的基础大模型，在对话、上下文理解和代码生成等方面表现出色，能够为多种任务提供解决方案。但在特定领域任务上，由于专业数据的缺乏和可能的计算错误，它们的表现并不理想。同时，虽然已有一些专门针对特定任务的 AI 模型和系统表现良好，但它们往往不易与基础大模型集成。为了解决这些重要问题，TaskMatrix.AI 破茧而出、应运而生，这是由微软（Microsoft）设计发布的新型 AI 生态系统。其核心技术近期在《科学》合作期刊 Inte
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1 前言在本专栏去年的文章《从隐空间认识CLIP 多模态模型》里，已经介绍过了：CLIP 的核心设计概念是，把各文句和图像映射到隐空间里的一个点( 以向量表示)。其针对每一个文句和图像都会提取其特征，并映射到这个隐空间里的某一点。然后经由矩阵计算出向量夹角的余弦(Cosine) 值，来估计它们之间的相似度(Similarity)。此外，在Transformer 里扮演核心角色的点积注意力(Dot-Product attention) 机制，其先透过点积运算，从Q与K矩阵计算出的其相似度(Similarit
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202403 LLM 相似度 CLIP Transformer
llama 3.2 llm介绍
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