深度学习是指通过构建#ANN(ANS)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LLLL)等这些基础的多代结构压缩被训练数据提取知识的算法,从而使模型开始更类似于生物学习过程,提高了模型机械遍查的理解和学习能力。而# 深度学习框架 # 是以这些理论站在前层架本身的一个基本封装层,用于提供数据准备、拓扑搭建、模型训练、结果验证等完整的业务过程。现阶段主流的几大玩家包括TensorFlow,GooglePaddlePaddle)、PyTorch、Microsoft MscLLrain等)、Mind、Bertlance等例如Yahoo的Caffe等领域。
‘Token接力’重构大模型推理架构:PD分离实现延迟减半、成本降40%,全国算力首次真正联动 无问芯穹提出‘Token接力’PDD架构,以本地重算替代跨集群KV Cache传输,实现延迟减半、成本降40%。通过双模动态交接保障用户体验,践行‘极简局部异构+灵活远端分离’理念,推动全国异构算力高效协同,破解大模型短输出场景下的首字延迟… 赞 参与讨论{{item.data.meta.comment}}条讨论
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