FlashMLA

FlashMLA es un núcleo de decodificación MLA eficiente optimizado para GPU Hopper, ideal para servicios de secuencias de longitud variable.

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FlashMLA es un núcleo de decodificación MLA eficiente optimizado para GPU Hopper, diseñado específicamente para servicios de secuencias de longitud variable. Está desarrollado con CUDA 12.3 y versiones posteriores, y es compatible con PyTorch 2.0 y versiones posteriores. La principal ventaja de FlashMLA reside en su eficiente acceso a la memoria y su rendimiento computacional, capaz de alcanzar un ancho de banda de memoria de hasta 3000 GB/s y un rendimiento computacional de 580 TFLOPS en una H800 SXM5. Esta tecnología es de gran importancia para tareas de aprendizaje profundo que requieren computación paralela a gran escala y una gestión eficiente de la memoria, especialmente en los campos del procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. La inspiración para el desarrollo de FlashMLA proviene de FlashAttention 2 y 3, y del proyecto Cutlass, con el objetivo de proporcionar a investigadores y desarrolladores una herramienta de computación eficiente.

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FlashMLA Alternativas

FlashMLA — FlashMLA es un núcleo de decodificación MLA eficiente optimizado para GPU Hopper, ideal para servicios de secuencias de longitud variable.

FlexHeadFA — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

DeepEP — DeepEP es una biblioteca de comunicación eficiente para Mixture-of-Experts (MoE) y comunicación paralela de expertos (EP).

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

FlashVideo — FlashVideo es un modelo de generación de vídeo de alta resolución y alta eficiencia, centrado en la fluidez de los detalles y la fidelidad.

Detección de Compatibilidad de Modelos DeepSeek — Detecta si un dispositivo puede ejecutar modelos DeepSeek de diferentes escalas, ofreciendo una predicción de compatibilidad.

Huginn-0125 — Huginn-0125 es un modelo de profundidad recurrente con variables latentes de 3.5 mil millones de parámetros, que destaca en el razonamiento y la generación de código.

Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala — Código de preentrenamiento para modelos de lenguaje recurrentes profundos a gran escala, compatible con la ejecución en 4096 GPU AMD.

node-DeepResearch — Busca y lee páginas web continuamente hasta encontrar la respuesta (o hasta agotar el presupuesto de tokens).

Open R1 — Este es un proyecto de reproducción de un modelo DeepSeek-R1 completamente abierto, diseñado para ayudar a los desarrolladores a reproducir y construir modelos basados en R1.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B es un marco autorregresivo unificado de comprensión y generación multimodal.

Tarsier — Tarsier es un modelo de lenguaje de video a gran escala desarrollado por ByteDance para generar descripciones de video de alta calidad.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 es un modelo base multimodal de vanguardia, especializado en la comprensión de imágenes y videos.

MiniMax-01 — Potente modelo de lenguaje con 4560 mil millones de parámetros totales, capaz de procesar contextos de hasta 4 millones de tokens.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de generación de texto con 70 mil millones de parámetros

DeepSeek-V3 — Un modelo de lenguaje Mixture-of-Experts con 671B parámetros.

DRT-o1 — Modelo de traducción automática neuronal basado en cadenas de razonamiento largas para optimizar la traducción.

mwp_ReFT — Marco de ajuste fino de modelos basado en el aprendizaje por refuerzo profundo

Florence-VL — Herramienta de mejora de modelos de lenguaje visual, que combina un codificador visual generativo y una técnica de fusión de profundidad y amplitud.

PaliGemma 2 — PaliGemma 2 es un potente modelo de lenguaje visual, fácil de ajustar.

LLaMA-Mesh — Unificación de modelos de lenguaje y generación de mallas 3D

Demostración de TTS MaskGCT — Demostración de texto a voz (TTS) basada en el modelo MaskGCT

mPLUG-DocOwl 1.5 — Modelo de aprendizaje de estructura unificada para la comprensión de documentos sin OCR

F5-TTS — Modelo de síntesis de texto a voz (TTS) de alta calidad basado en aprendizaje profundo

Llama 3.2 3b Voice — Herramienta de síntesis de voz basada en el modelo Llama.

Aixploria — Directorio de herramientas de IA, descubre las mejores herramientas de IA

Moonglow — Ejecute fácilmente sus notebooks locales en GPUs remotas

RWKV — Arquitectura de modelo grande de nueva generación, que supera a Transformer.

FlashAttention — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

llama3-desde-cero — Implementación del modelo Llama3 desde cero