7倍推理加速!清华团队发布稀疏Attention,无需训练加速一切模型

清华大学陈键飞团队提出的SpargeAttn无需训练且通用,实现了任意模型在4-32K上下文长度上的4-7倍推理加速,并保持了端到端精度。该方法通过选择性地压缩Q, K矩阵并预测P矩阵来节省计算,同时使用稀疏在线softmax算法进一步优化。

从深度学习到科学模拟,A5000显卡成算法工程师新宠,这背后有何技术乾坤?

A5000 显卡凭借强大图形核心与多流处理器,在深度学习神经网络反向传播计算中大幅缩短训练时间。它在性能上虽稍逊 NVIDIA RTX 3090,但性价比极高,CUDA、Tensor和RT 核心数占比均达78%,FP32等性能接近。现正进行破价活动,A5000 24G GPU 最低 0.88 元/小时,新用户注册可获10元代金券,学生用户更有额外奖励。

AIGC领域新革命!浙大团队最新综述全面解析「4D生成」核心技术与挑战

生成式人工智能在多个领域取得了显著进展,4D 生成作为一个新颖且快速发展的研究领域逐渐兴起。本文综述了该领域的基础技术、发展脉络、主要挑战和应用方向,并探讨其未来潜力,涵盖动态对象生成、场景生成、数字人合成等多方面。