13:52Together AI@togethercomputeTogether Compute的Zain Hasan将在开源推理工作坊中解释单次模型调用与大规模智能体服务的本质区别。研讨会于美国太平洋时间周一上午9点举行。活动主办方为aiDotEngineer。行业Together Compute智能体推理工作坊大规模部署推荐理由:如果你在搭智能体应用,想从demo走向生产,来听听Zain怎么拆解关键差异。原文
13:51Together AI@togethercompute精选Together Compute推出ParallelKernelBench开放基准测试,专门评估LLM编写多GPU内核的难度。该基准基于50个真实CUDA通信问题,性能取决于通过NVLink高效移动数据。测试结果将于6月30日在aiDotEngineer World's Fair上由Simran Arora分享。AI模型ParallelKernelBenchTogether ComputeCUDANVLink基准测试推荐理由:Together Compute搞了个ParallelKernelBench,专门测LLM能不能写好复杂的多GPU内核,比单GPU难多了,感兴趣的话可以去现场听分享。原文
04:04Together AI@togethercompute精选Trajectory Labs 在 Together Compute 和 NVIDIA 的支持下,仅用不到 24 小时就在一个开放模型上实现了前沿模型级别的性能。这展示了当优秀开源模型与合适的训练基础设施结合时,可以快速取得显著成果。Together Compute 为此提供了算力支持,凸显了开放模型生态的潜力。AI模型开放模型后训练算力基础设施Together ComputeNVIDIA10 个信源在谈推荐理由:对于关注开源模型训练效率的团队,这个案例证明了 24 小时内就能让开放模型达到前沿水平,值得研究其训练流程。原文