AI Infra 的一些挑战
从一些大模型的训练技术报告来看有一些比较有代表性的挑战,比如 Meta 的 Research Super Compute (RSC) 和 X 的 Grok Infra。这些技术报告中提到了一些关键的技术挑战和解决方案,包括 GPU 架构与互联、存储系统、训练的稳定性等。
从一些大模型的训练技术报告来看有一些比较有代表性的挑战,比如 Meta 的 Research Super Compute (RSC) 和 X 的 Grok Infra。这些技术报告中提到了一些关键的技术挑战和解决方案,包括 GPU 架构与互联、存储系统、训练的稳定性等。
CacheBlend的主要目标是在一些RAG场景下,多个文档Chunk之间不能像多轮对话那样构成Prefix Cache。