Оптимизация нейросетей на GPU: как ускорить 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
Оптимизация нейросетей на GPU показывает, что разрыв между теорией и практикой в ИИ — это не неизбежность, а решаемая инженерная задача.
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.
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.