[Перевод] OpenAI Jalapeño: Персональный чип OpenAI, который обогнал NVIDIA Blackwell
OpenAI создает свой чип Jalapeño: конец монополии Nvidia на инференс? SemiAnalysis выпустили разбор собственной аппаратной разработки OpenAI под код…
Tech news from the best sources
OpenAI создает свой чип Jalapeño: конец монополии Nvidia на инференс? SemiAnalysis выпустили разбор собственной аппаратной разработки OpenAI под код…
Мы пришли за инференсом? “RTX PRO 6000 обгонит новый Mac Studio почти во всём, кажется что пропускная способность памяти - единственное, где Apple к…
I want to be upfront about something: this whole project runs on free Kaggle T4 notebooks, an AWS EC2 t3.micro relay that costs almost nothing, and…
I saw "MTP round-trip" on a checklist for a Megatron conversion pipeline and had no idea what it meant. Two acronyms, one hyphen, apparently importa…
Привет, Хабр! На связи Даниил Понизов и Роман Лазовский , руководитель и MLOps-инженер команды ML-платформы в RWB. Мы занимаемся разработкой платфор…
Four models read every frame Harness sees. CLIP embeds it. PaddleOCR pulls the text. A dense-text model embeds that. A reranker sorts results when y…
Anthropic and OpenAI are racing to scale up while reducing dependence on Nvidia.
Привет! Я Саша Рыжов, MLOps-инженер в hh.ru , уже три года занимаюсь развитием инфраструктуры для искусственного интеллекта. Компании, которые разви…
The most useful thing in jamesob/local-llm is not the GPU shopping list. It is the fifteen or so BIOS settings, kernel flags, and PCIe hacks that st…
TL;DR— Inference cost conversations obsess over FLOPs and token prices, but the real constraint on LLM serving is memory bandwidth— specifically the…
Вы запустили LLM-инференс в продакшене. Поток запросов не менялся, нагрузка та же, что вчера, — а Time to First Token внезапно вырос в три ра…
It's early, but the plan is to reduce dependency on Nvidia and Huawei.
Diffusion text models — which draft an entire block of text at once and then iteratively refine it, rather than generating one token at a time left…
Every LLM inference engineer hits this wall eventually. You deployed a model, it works in testing, then production traffic arrives. Suddenly your 80…
One of the hottest topics in LLM inference acceleration right now is Speculative Decoding . DSpark claims 60%–85% single-user speedup at the same th…
Messy text is everywhere: support tickets, lead forms, emails, contracts, incident reports, call notes, Slack messages. The annoying part is that th…
GPU programming usually asks Rust developers to surrender the borrow checker at the launch boundary: references collapse into raw pointers, and alia…
The silicon race is heating up amid the struggle to keep up with demand.
Over the past few months, I had the opportunity to contribute to llama.cpp’s WebGPU backend, helping push it from isolated operator support toward a…
If you call an open-weight model behind an API, whether that is your own box, a hosted endpoint, or a router, you are trusting that the thing answer…
We’ve treated local AI deployments as experimental toys for too long. The moment a homelab becomes a dependency for work, the security posture must…
Speculative decoding: when and why it actually speeds up inference Your chat endpoint serves 200 requests per second. The model is a 70B Llama 3 fin…
Crescent Island is an air-cooled chip that uses LPDDR5 memory.
Один из самых популярных способов снизить процент галлюцинаций языковых моделей — метод RAG, то есть схема, в которой модель при необходимости обращ…
Один из самых популярных способов снизить процент галлюцинаций языковых моделей — метод RAG, то есть схема, в которой модель при необходимости обращ…
С ростом сложности рабочих нагрузок инференса больших языковых моделей (LLM) единый монолитный процесс обслуживания упирается в свои пределы. У преф…
TL;DR. Мы выкатили открытый бенчмарк MELT-1 — он меряет не сколько модель знает в идеальных условиях (MMLU & co), а сколько она проживёт под дри…