NVIDIA最新RAPIDS cuDF框架加速Pandas在GPU上运行性能提升150倍
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日本人工智能初创公司Sakana AI宣布推出“AI CUDA工程师”(AI CUDA Engineer),这一创新性的AI智能体系统旨在自动化生产高度优化的CUDA内核,显著提升机器学习操作的运行效率。根据X平台上的最新消息,该系统通过进化的大型语言模型(LLM)驱动代码优化技术,将常见PyTorch操作的运行速度提高了10至100倍,标志着AI技术在GPU性能优化领域的重大突破。Sakana AI表示,CUDA内核作为GPU计算的核心,直接编写和优化通常需要深厚的专业知识和高技术门槛,而现有框架如PyTorch虽然使用便捷,但在性能上往
在 AI 行业,Together AI 最近宣布完成了一轮3.05亿美元的 B 轮融资,这一消息引起了广泛关注。该公司的崛起与其新推出的深度理模型 DeepSeek-R1密切相关。与最初的担忧相反,许行业专家认为,深度推理的进步并没有降低对基础设施的需求,反而在不断提升这一需求。图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney自2023年成立以来,Together AI 旨在简化企业对开源大型语言模型(LLM)的使用。随着时间的推移,该公司逐步扩展其平台,提供了一个名为 “Together 平台” 的解决方案,支持在虚
近日,由 Arc Institute 和 Nvidia 联合开发的 Evo2生物 AI 模型正式发布。这一基础模型基于超过10万种生物的 DNA 数据,旨在深度解码生物学中的各种复杂现象。Evo2能够在不同生物体的基因序列中识别出研究者们需要花费多年时间才能发现的模式,极大提升了疾病相关突变的识别能力,并可以设计出与简单细菌相当的全新基因组。Evo2的训练涉及超过93万亿个核苷酸的处理,远超其前身 Evo1。其开发团队来自 Nvidia 和位于加州帕洛阿尔托的非营利生物医学研究机构 Arc Institute,还与斯坦福大学、加州
日前,Arc Institute 与 NVIDIA 合作,联合斯坦福大学、加州大学伯克利分校和加州大学旧金山分校的研究人员,共同推出了全球最大的生物学人工智能模型 ——Evo2。该模型以超过128,000个基因组的数据为基础,训练了9.3万亿个核苷酸,使其规模与最强大的生成性 AI 语言模型相媲美。Evo2的深度学习能力使其能够快速识别不同生物体基因序列中的模式,研究人员无需耗费数年时间。该模型能够准确识别引起人类疾病的突变,并有能力设计出与简单细菌基因组长度相当的新基因组。Evo2的开发团队