OpenAI··4 个月前
OpenAI 与 Broadcom 发布面向 LLM 优化的推理芯片
OpenAI and Broadcom unveil LLM-optimized inference chip
这是 OpenAI 与 Broadcom(NASDAQ: AVGO)的发布公告,介绍 OpenAI 首款“智能处理器”Jalapeño,一款围绕 LLM 推理架构设计的定制加速器。文中称早期测试显示其每瓦性能显著优于当前最先进水平,从设计到量产历时九个月,并将与数据中心伙伴按吉瓦级规模多代部署。
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- 2026-10-28
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我为一个面向大规模 GPU 工作负载的 PyTorch 优化器做了实现——希望获得反馈 [P]
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这是 r/MachineLearning 的一篇社区帖子([P] 表示项目分享),作者介绍自己开发的 PyTorch 优化器 ApexW,目标是降低优化器状态显存占用并加快较大 GPU 工作负载上的优化器更新步骤,做法是紧凑的优化器状态加一条基于 Triton 的执行路径。作者称在只有几个大张量时的优化器单项基准中,Triton 加紧凑状态路径比 PyTorch 的 fused AdamW 快约 1.5 倍,优化器状态显存约减半;同时说明自动执行模式尚未稳定取得同样加速,含大量小张量的负载明显慢于 PyTorch fused 优化器(例如 1.28 亿参数分散在众多小张量时,PyTorch 原生为 16.1 ms/步),并强调这些数字来自优化器单项测试而非完整模型训练,希望有人在实现与基准测试上把关。适合从事 PyTorch 训练优化、关注优化器状态显存与 Triton 内核实现的人阅读。
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这是关于 AWS Trainium 的系列文章第一篇,介绍如何系统地分析推理性能并找出时间开销所在。文章使用 Trainium 专用的开源 PyTorch 后端 TorchNeuron,讲解如何配置 torch.profiler 并抓取干净的 trace、阅读 key_averages() 表格以识别消耗 Neuron 设备时间的算子、以及通过 Neuron Explorer 追踪单个算子从框架调度到 NeuronCore 硬件执行的过程。文中说明从零讲起,假定读者没有性能剖析经验。
搭建 GPU kernel 开发环境的实践笔记:CUDA 13 的显卡截止、异步计时陷阱、profiler 计数器权限 [P]
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一篇 r/MachineLearning 社区帖子,作者在准备自己的 GPU kernel 工程系列第一节环境配置时,整理了若干耗时且不易集中查到的要点。内容包括用 compute_cap 判断显卡架构、CUDA 13 已不再支持 Maxwell/Pascal/Volta、GTX 16 系无张量核心、FP8 需 Ada 或 Hopper;还说明驱动、工具链与 PyTorch 自带 CUDA 运行时是三件不同的事,以及 WSL 2 中的安装方式,并提到 GPU 启动异步导致朴素计时测到的是排队时间。适合刚开始做 CUDA kernel 开发、正在配置环境的人阅读。
自主边缘——嵌入工业应用中的智能
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在 NVIDIA DGX Spark 上提升 MoE 推理性能的 3 种方法
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