PyTorch 2.15, Mac için MPS backend'ine FP8 desteği, MoE modellerde 5-6.5 kat hızlanan çözüm ve Wan2.2 video VAE'de 270 GiB'dan 8 GiB'a düşen bellek kullanımı getirir. Yeni Metal çekirdekleri, MPSGraph bağımlılığını azaltarak yerel model çalıştırma verimliliğini artırır.
KGATE, bilgi grafı gömme modelleri için PyTorch Geometric ve TorchKGE üzerine kurulu modüler bir Python kütüphanesidir. Mevcut kütüphanelerdeki eksik otomatik kodlayıcı desteği, bakım sorunları ve karşılaştırılabilirlik eksikliğini gidermeyi hedefler. Veri sızıntısını kontrol eden ön işleme ve tekrarlanabilirlik odaklı bir eğitim hattı sunar.
NVIDIA, HSTU tabanlı üretken öneri sistemleri için Dynamo-Triton, PyTorch AOTI ve FlexKV entegrasyonunu duyurdu. Bu akış, uzun kullanıcı geçmişlerinde KV önbellekleme ile tekrar hesaplama maliyetini azaltır. 8 katmanlı modelde 5.93x gecikme iyileşmesi raporlanmıştır.
NVIDIA Developer AI1 dk okuma
1–3 / 3 yayın
Nasıl hazırlıyoruz?
Kaynağı belli. Sınırları açık.
Resmî duyuruları, araştırma makalelerini ve açık kaynak projelerinin sürüm notlarını yapay zekâ ile Türkçe özetliyoruz. Her haberde kaynak bağlantılarına, kullanım alanlarına ve açıklanmayan noktalara yer veriyoruz.
Doğrudan kaynak
Araştırma makalesine, model duyurusuna veya projenin deposuna haberden ulaşabilirsiniz.
Bulgular ve yorumlar
Kaynakta açıklanan sonuçları, olası kullanım alanları ve bilinmeyenlerden ayrı sunuyoruz.
Görsellerin kaynağı
Görsel ve videoların kaynağını belirtiyoruz. Konuyu anlatmak için kullanılan illüstrasyonları da işaretliyoruz.
Araştırma kaynakları
Makaleleri kendiniz keşfedin.
Yeni çalışmalar bulabileceğiniz dizinler ve araştırma laboratuvarları. Bir görsel özet ilginizi çekerse sonuçları özgün makaleden okuyun.