Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif

Platform NVIDIA Jetson Thor Meningkatkan Performa Generative AI
Generatived
17/10/25, 09.00
NVIDIA mengumumkan peningkatan performa yang signifikan pada platform Jetson AGX Thor, yang meningkatkan throughput Generative AI hingga 7x sejak peluncurannya. Upaya optimasi perangkat lunak NVIDIA menghasilkan peningkatan ini, yang menguntungkan para pengembang yang bekerja dengan model seperti Llama dan DeepSeek. NVIDIA sering kali menyediakan dukungan untuk model AI baru dalam beberapa hari setelah peluncuran, sehingga memungkinkan para pengembang untuk dengan cepat mengintegrasikan teknologi terbaru ke dalam proyek mereka.
Platform Jetson Thor juga mengintegrasikan dukungan untuk format kuantisasi terkemuka, termasuk NVFP4 dari arsitektur GPU NVIDIA Blackwell. Kemampuan tambahan ini, dikombinasikan dengan teknik seperti dekode spekulatif, semakin mengoptimalkan inferensi AI, terutama dalam aplikasi komputasi tepi. Kontainer vLLM yang baru dirilis menunjukkan peningkatan kinerja hingga 3,5 kali lipat dibandingkan model yang ada, yang menunjukkan komitmen NVIDIA untuk meningkatkan ekosistem perangkat lunaknya.
Platform Jetson Thor NVIDIA kini mendukung dekode spekulatif untuk Eagle 3 dalam kontainer vLLM, yang secara signifikan meningkatkan kecepatan model Generative AI . Sebagai contoh, model Llama 3.3 70B dengan dekode spekulatif mencapai output 88,62 token per detik, peningkatan performa yang signifikan dibandingkan angka rilis awal, yang menunjukkan komitmen NVIDIA untuk menyediakan perangkat canggih bagi para pengembang guna mempercepat beban kerja AI di edge.
Dukungan Hari ke-0 untuk model AI generatif terbaru pada platform Jetson Thor memberi pengembang akses langsung ke teknologi mutakhir. Pendekatan NVIDIA terhadap kuantisasi dan dekode spekulatif memandu pengembang dalam memaksimalkan performa AI generatif pada platform tersebut. Dengan dirilisnya kontainer vLLM mandiri dengan pembaruan bulanan, NVIDIA menyederhanakan proses bagi pengembang untuk mengoptimalkan dan melakukan benchmarking model AI, memperkuat perannya dalam memajukan teknologi AI di edge.
Bagikan artikel ini:
Tin tức mới nhất
NVIDIA Meraih Enam Tolok Ukur Performa Terbaik dalam Pelatihan MLPerf
22/6/26, 09.00
NVIDIA mengumumkan bahwa mereka meraih peringkat pertama di semua benchmark dalam MLPerf Training v6.0, rangkaian benchmark pelatihan AI standar industri terbaru yang dikembangkan oleh MLCommons.
Pennymac Memperluas Kemitraan AWS untuk KPR Berbasis AI
22/6/26, 09.00
Pennymac, yang berkantor pusat di Westlake Village, California, mengumumkan perluasan kemitraan strategis dengan Amazon Web Services untuk mempercepat penggunaan AI generatif
Microsoft Memperluas Tata Kelola AI dan Pengendalian Biaya
22/6/26, 09.00
Microsoft mengumumkan perluasan strategi AI perusahaan yang berpusat pada apa yang mereka sebut sebagai dua persyaratan penting untuk adopsi AI: kecerdasan dan kepercayaan
Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.
Bagikan artikel ini:
Bagikan artikel ini:
Kategori
Berita
AI dan hukum/peraturan/masyarakat
Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.
Berita terkini
NVIDIA Meraih Enam Tolok Ukur Performa Terbaik dalam Pelatihan MLPerf
22/6/26, 09.00
NVIDIA mengumumkan bahwa mereka meraih peringkat pertama di semua benchmark dalam MLPerf Training v6.0, rangkaian benchmark pelatihan AI standar industri terbaru yang dikembangkan oleh MLCommons.
Pennymac Memperluas Kemitraan AWS untuk KPR Berbasis AI
22/6/26, 09.00
Pennymac, yang berkantor pusat di Westlake Village, California, mengumumkan perluasan kemitraan strategis dengan Amazon Web Services untuk mempercepat penggunaan AI generatif
Microsoft Memperluas Tata Kelola AI dan Pengendalian Biaya
22/6/26, 09.00
Microsoft mengumumkan perluasan strategi AI perusahaan yang berpusat pada apa yang mereka sebut sebagai dua persyaratan penting untuk adopsi AI: kecerdasan dan kepercayaan

%20(1).webp)
%20(1).webp)
%20(1).webp)
%20(1).webp)

