Teknoloji / DÜNYA

AWS, SageMaker’da MoE çekirdek iyileştirmelerinin sonuçlarını paylaştı

AWS, 13 Ekim’de SageMaker AI üzerinde uzmanlar karışımı modeller için GPU çekirdek iyileştirmelerini ayrıntılandırdı. Şirket; matris işlenenlerinin yerini değiştirme, FP8 işlemlerini Triton arka ucuna yönlendirme ve gereksiz anlık derlemeleri kaldırma yöntemlerini anlattı.

Kaynak olay tarihini belirtmiyor; gösterilen dönem kaynak incelemesinin dönemidir.

Teknoloji, işlemci ve bağlantılı bilginin kavramsal illüstrasyonu.İllüstrasyon
Temsili illüstrasyon

AWS, 13 Ekim’de SageMaker AI üzerinde uzmanlar karışımı modeller için GPU çekirdek iyileştirmelerini ayrıntılandırdı. Şirket; matris işlenenlerinin yerini değiştirme, FP8 işlemlerini Triton arka ucuna yönlendirme ve gereksiz anlık derlemeleri kaldırma yöntemlerini anlattı.

AWS, H200 GPU’larda yüzde 10’a kadar daha yüksek çıktı hızı ve ilk belirtece kadar geçen sürede yüzde 9’a kadar azalma bildirdi. Bunlar belirli yapılandırmalardaki şirket ölçümleridir; tüm modellere yönelik garanti değildir. Yazı, Triton yönlendirme değişikliğini LMI v28’e, derleme düzeltmesini vLLM 0.22.0 ve sonrasına bağlıyor.

Veriler

Zaman çizelgesi

AWS, SageMaker’da MoE çekirdek iyileştirmelerinin sonuçlarını paylaştı

AWS, SageMaker’da MoE çekirdek iyileştirmelerinin sonuçlarını paylaştı

  1. · Gerçekleşti

    Araştırma yazısının yayımlanması

    AWS, 13 Ekim’de SageMaker AI üzerinde uzmanlar karışımı modeller için GPU çekirdek iyileştirmelerini ayrıntılandırdı. Şirket; matris işlenenlerinin yerini değiştirme, FP8 işlemlerini Triton arka ucuna yönlendirme ve gereksiz anlık derlemeleri kaldırma yöntemlerini anlattı.

Yöntem

Bildirilen araştırma sonuçları kaynağa atfedilmiştir; bağımsız performans ölçümü yapılmamıştır.

Güncelleme:

Tablo

AWS, SageMaker’da MoE çekirdek iyileştirmelerinin sonuçlarını paylaştı

AWS, SageMaker’da MoE çekirdek iyileştirmelerinin sonuçlarını paylaştı

Çıktı hızında artış10
İlk belirteç süresinde azalma9
Yöntem

H200 üzerinde belirli MoE yapılandırmalarında AWS’nin bildirdiği en yüksek iyileşmeler aktarılmıştır. İlk belirteç süresi düzeltmesi sekiz yönlü tensör paralelliğinde ölçülmüştür; yüzdeler toplanmaz.

Güncelleme:

Yapılandırılmış kapsam

Konular ve yerler

Konu önerileri

Coğrafi referanslar

Yalnızca kaynakta bulunan coğrafi referanslar gösterilir. Harici haritayı açmak isteğe bağlıdır. İsteğe bağlı haber haritaları OpenStreetMap kullanır. Haritayı açtığınızda IP adresiniz ve site adresi harita sağlayıcısına iletilir; harita yüklenmeden konum verileri metin olarak okunabilir.

  • Amerika Birleşik Devletleri · Yer rolü: Kapsam · Yer türü: Ülke veya bölge · Konum kesinliği: Bölgesel
    Kanıt
    • Explicit preserved editorial country/region; no city or national centroid inferredaws.amazon.com ↗
Sınıflandırma sürümü: IPTC Media Topics 2026-Q2

Okumaya devam edin

Teknoloji

Microsoft MAI-Base-2 modelinin ön eğitimini tamamladığını bildirdi

Microsoft AI, 15 Ekim’de toplam 2,8 trilyon ve etkin 80 milyar parametreli MAI-Base-2 uzmanlar karışımı modelinin ön eğitimini tamamladığını açıkladı. Şirkete göre eğitim, ağustos ve eylülde 16.000 GB200 GPU ile 38 gün sürdü; model hâlen son eğitim aşamasında.

Microsoft AI1 dk okuma
Veri içeriyor
Teknoloji

AWS yapay zekâ eğitim ortamları için labsweep ölçüm aracını anlattı

AWS, 9 Ekim’de pekiştirmeli öğrenme denemelerini Firecracker mikro sanal makinelerinde çalıştırmaya ilişkin teknik değerlendirmesini yayımladı. Şirket, labsweep ölçüm aracıyla 500’den fazla yapılandırmada 100.000’den fazla örnek topladığını bildirdi. Test edilen iş yüklerinde yoğunluk, sanal işlemci başına bir mikro sanal makineyi aştığında en yavaş yanıt süreleri belirgin biçimde yükseldi; ortanca süre daha az değişti.

AWS Compute Blog1 dk okuma
Veri içeriyor