Оптимизация нейросетей на GPU: как Together AI ускоряет ИИ
Команда Together AI за неделю адаптировала ядра CUDA для новых GPU Blackwell — работу, над которой NVIDIA работала год. Всё благодаря FlashAttention (2022) и ThunderKittens. Это закрывает разрыв между математикой моделей и реальной мощью железа.
AI-обработка оригинала Together AI Blog; редакция Hamidun News
Together AI применили оптимизацию нейросетей на GPU, показав, что разрыв между теорией и практикой в ИИ — это не неизбежность, а прямой вызов инженерам.
Почему нейросети медленно работают на GPU?
Потому что есть разрыв между теорией и практикой: разработчики не всегда учитывают все нюансы взаимодействия модели с оборудованием. Инженеры Together AI закрыли этот разрыв, адаптировав ядра для GPU Blackwell за неделю — работу, над которой NVIDIA работала целый год.
Что такое FlashAttention?
Это оптимизация трансформер-внимания, опубликованная в мае 2022 года. Её основная идея: оптимизация трансформер-внимания далеко не закончена, и есть значительные пути её ускорения.
Что такое FlashAttention и кто её разработал?
FlashAttention — это статья об оптимизации трансформер-внимания, опубликованная в мае 2022 года авторами Дэном Фу и Три Дао. Главная идея: оптимизация механизма внимания была далеко не закончена.
За какой период
Together AI адаптировала ядра для GPU Blackwell? За одну неделю. Для сравнения, NVIDIA работала над этим целый год с десятками специалистов.
Как сделать нейросеть работать быстрее?
Together AI использует ядерные оптимизации трансформер-внимания для адаптации моделей к новым GPU. За неделю команда доделала работу, над которой NVIDIA работала целый год с десятками специалистов.
Хотите не читать про ИИ, а внедрить его?
«AI News» — это полезные новости из мира ИИ. Системно научиться работать с нейросетями и применять их в работе — в Hamidun Academy.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.