FlashAttention

Schneller und speichereffizienter präziser Aufmerksamkeitsmechanismus

Normales ProduktProgrammierungDeep LearningTransformer

FlashAttention ist eine Open-Source-Bibliothek für Aufmerksamkeitsmechanismen, die speziell für Transformer-Modelle im Deep Learning entwickelt wurde, um die Berechnungseffizienz und die Speicherauslastung zu verbessern. Sie optimiert die Aufmerksamkeitsberechnung mithilfe einer E/A-bewussten Methode, reduziert den Speicherbedarf und behält gleichzeitig präzise Berechnungsergebnisse bei. FlashAttention-2 verbessert die Parallelität und die Arbeitsverteilung weiter, während FlashAttention-3 für Hopper-GPUs optimiert ist und FP16- und BF16-Datentypen unterstützt.

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FlashAttention — Schneller und speichereffizienter präziser Aufmerksamkeitsmechanismus

QwQ-32B — QwQ-32B ist ein leistungsstarkes Inferenzmodell, das speziell für die Lösung komplexer Probleme und die Textgenerierung entwickelt wurde und sich durch hervorragende Leistung auszeichnet.

EPLB — Ein Open-Source-Algorithmus zur Lastverteilung für Expertenparallelität, der darauf abzielt, die Expertenzuweisung und Lastverteilung in Umgebungen mit mehreren GPUs zu optimieren.

DualPipe — Ein bidirektionaler Pipeline-Parallelisierungsalgorithmus für V3/R1-Training, der Berechnung und Kommunikation überlappt.

DeepGEMM — DeepGEMM ist eine CUDA-Bibliothek für effiziente FP8-Matrixmultiplikation, die feinkörnige Skalierung und verschiedene Optimierungstechniken unterstützt.

FlexHeadFA — Schneller und speichereffizienter präziser Aufmerksamkeitsmechanismus

FlashMLA — FlashMLA ist ein hocheffizienter MLA-Dekodieren-Kernel, optimiert für Hopper-GPUs und geeignet für Variablenlängen-Sequenzdienste.

MoBA — MoBA ist ein hybrider Block-Aufmerksamkeitsmechanismus für lange Textkontexte, der die Effizienz von großen Sprachmodellen verbessern soll.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B ist ein einheitliches, multimodales, autoregressives Framework für Verständnis und Generierung.

Star-Attention — Effiziente Inferenztechnik für große Sprachmodelle mit langen Sequenzen

Moonglow — Führen Sie mühelos lokale Jupyter Notebooks auf einer Remote-GPU aus.

Unsloth — Schnelles Training und Feintuning großer Sprachmodelle

LLM Transparenz-Tool — Analyse der internen Funktionsweise von Transformer-Sprachmodellen

Megatron-LM — Kontinuierliche Forschung zur Entwicklung und zum Training großer Transformer-Modelle

Google Vision Transformer — Ein auf dem Transformer-Encoder basierendes Bildklassifizierungsmodell.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V ist ein von Tencent entwickeltes Framework zur Bild-zu-Video-Generierung, basierend auf HunyuanVideo.

ART — Eine Technik für einen anonymen Bereichstransformator zur Erzeugung variabler, mehrlagiger transparenter Bilder.

CogView4-6B — CogView4-6B ist ein leistungsstarkes Text-zu-Bild-Generierungsmodell, das sich auf die Erzeugung hochwertiger Bilder konzentriert.

UniTok — UniTok ist ein einheitlicher visueller Tokenizer für die visuelle Generierung und das visuelle Verständnis.

PhotoDoodle — PhotoDoodle ist eine Codeimplementierung, die künstlerische Bildbearbeitung auf Basis von wenigen Beispielpaaren lernt.

Profiling-Daten in DeepSeek Infra — Analyse der Berechnungs- und Kommunikationsüberlappungsstrategie in V3/R1, Bereitstellung von Leistungsanalysedaten für Deep-Learning-Frameworks.

DeepEP — DeepEP ist eine effiziente Kommunikationsbibliothek für Mixture-of-Experts und Experten-Parallelisierung (EP).

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview ist das neueste Ergebnis der Qwen-Serie und basiert auf Qwen2.5-Max. Es verfügt über leistungsstarke Inferenz- und Multi-Domain-Anwendungsfähigkeiten.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet ist das neueste Sprachmodell von Anthropic, das schnelle Reaktionen und tiefes Schlussfolgern ermöglicht.

VLM-R1 — VLM-R1 ist ein stabiles und universelles visuell-linguistisches Verstärkungsmodell, das sich auf visuelle Verständnisaufgaben konzentriert.

Das Ultra-Scale Playbook — Ein Tool zur Optimierung und Gestaltung von hochskalierten Systemen, das effiziente Lösungen bietet.

BioEmu — BioEmu ist ein generatives Deep-Learning-Modell zur skalierbaren Simulation von Protein-Gleichgewichtsensembles.

MakeAnything — MakeAnything ist ein Diffusions-Transformer-Modell für die programmatische Sequenzgenerierung in verschiedenen Bereichen.

FlashVideo — FlashVideo ist ein hocheffizientes Modell zur Erzeugung von hochauflösenden Videos, das sich auf detailgetreue und scharfe Darstellung konzentriert.

DeepSeek Modell-Kompatibilitätsprüfung — Prüft, ob ein Gerät DeepSeek-Modelle unterschiedlicher Größe ausführen kann, und liefert eine Kompatibilitätsvorhersage.