Forged in collaboration with founding contributors CoreWeave, Google Cloud, IBM Research and NVIDIA and joined by industry leaders AMD, Cisco, Hugging Face, Intel, Lambda and Mistral AI and university ...
米Appleは12月12日（現地時間）、iPhoneのようなメモリ容量の限られた端末上でLLM（大規模言語モデル）を実行するための技術に関する論文「LLM in a flash:Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory」を公開した（リンク先はPDF）。 タイトルを直訳すると「一瞬 ...
一昔前まではグラフィックボードのメイン用途はゲームなどの3Dグラフィック処理でしたが、近年では「ローカルでAIで動作させる」ということを目的にグラフィックボードを選択する事例も増えています。大量のNVIDIA製グラフィックボードやApple製チップで ...
A new technical paper titled “Efficient LLM Inference: Bandwidth, Compute, Synchronization, and Capacity are all you need” was published by NVIDIA. “This paper presents a limit study of ...
AIモデルを実行するには十分な容量のVRAMを備えたグラフィックボードやAI処理チップなどが必要です。無料で使えるウェブアプリ「LLM Inference: VRAM ＆ Performance Calculator」には各種デバイスのVRAM容量やAIモデルのVRAM使用量が登録されており、「自分の環境でAIを ...
A new technical paper titled “Architecting Long-Context LLM Acceleration with Packing-Prefetch Scheduler and Ultra-Large Capacity On-Chip Memories” was published by researchers at Georgia Institute of ...
MOUNTAIN VIEW, Calif.--(BUSINESS WIRE)--Enfabrica Corporation, an industry leader in high-performance networking silicon for artificial intelligence (AI) and accelerated computing, today announced the ...
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