怎样减少内存加快速度
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缓存:提升CPU与内存数据交换效率的关键设施缓存是一种用于提升CPU与内存之间数据交换效率的存储设施，它位于CPU内部，采用静态RAM(SRAM)技术，相较于动态RAM(DRAM),其速度更快但成本也更高。缓存的主要作用是暂时存放CPU频繁访问的数据或指令，以减少CPU访问内存的次数和降低延迟，从而提升CPU的整体性能。缓后面会介绍。
华为公司申请矢量字体专利,加快字体光栅化的速度方法及相关装置”，公开号CN117950611A,申请日期为2022年10月。专利摘要显示，本申请公开了矢量字体的显示方法及相关装置，在该方法中，电子设备可以将矢量字体的字体文件中的目标数据表提前读取到内存中，减少字体光栅化的IO次数，加快字体光栅化的速度。本文源自金融界
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微软 Windows App SDK 1.6 发布,原生支持超前编译IT之家9 月5 日消息，微软公司昨日(9 月4 日)发布新闻稿，正式发布Windows App SDK 1.6 版本，主要支持原生超前编译(Ahead-of-Time,简称AOT),提高应用启动速度，减少内存占用。微软还对比了原生AOT 应用和非原生AOT 应用的性能：在示例Contoso Camera 应用程序中，微软测得启是什么。
初创公司Groq推AI芯片500tokens/秒爆火,贾扬清:Groq成本或是英伟达...钛媒体App 2月21日消息，一家名为Groq的初创公司在AI圈爆火。主要因其自研的LPU芯片在AI推理技术上，通过优化架构和减少内存瓶颈，实现了高效率和低延迟，在处理大模型时的速度远超英伟达GPU,每秒生成速度接近500 tokens,而GPT-4仅40tokens。不过，原Facebook人工智能科学家是什么。
小米大模型提效新框架:训练最高提速34%,推理最高提速52%!它的速度提高了37%,每个GPU的内存减少了1GB。训练和推理速度分别最高可以提高至34%和52%。SUBLLM通过智能地选择和处理数据，使得模型在训练和推理时更加高效：子采样模块剔除不必要的信息，上采样模块恢复数据的完整性，而绕过模块则加快了学习过程。在一万字中挑选最说完了。
Yandex开源LLM训练工具节省高达20%的GPU资源2024年6 月11 日，莫斯科——跨国科技公司Yandex 最近推出了YaFSDP,这是一种用于训练大型语言模型(LLM)的开源方法。YaFSDP是目前最有效的公开可用工具，用于增强GPU 通信并减少LLM 训练中的内存使用量，与FSDP相比，其训练速度提升最高可达26%,具体取决于架构和参数数等我继续说。
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Yandex开源大型语言模型训练工具YaFSDP跨国科技公司Yandex最近推出了用于训练大型语言模型的开源方法YaFSDP。YaFSDP可用于增强GPU通信并减少LLM训练中的内存使用量，与FSDP相比，其训练速度提升最高可达26%。YaFSDP方法目前已可以在Github上免费访问。本文源自金融界AI电报
申万宏源:Sora文生视频迭代,光网络核心受益推理阶段更重视内存+网络平衡，且随着模型增大需要减少并行或优化并行通信。同时相比文字应用推理，Sora 长视频推理的patches 处理的密度更高。token 生成速度直接影响了最终AGI 应用体验，对视频类应用的影响远大于文本聊天类，并行和内存带宽是关键。如何看AI传媒创意产业的好了吧！
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