数据清洗是 LLM 的基石——泽微AI/泽微一号上的高效数据工作流
🏗️ 优质数据：大模型成功的隐形基石 在前面关于 LLM 的讨论中，我们重点关注了算力和模型结构。然而，所有这 […]
企业动态
最新发布
FlashAttention 原理与应用——泽微AI/泽微一号上的极限加速
🚀 性能的瓶颈：Transformer 中的 Attention 机制 自 Transformer 架构成为现 […]
LLM 篇：在泽微AI/泽微一号上从容应对大语言模型的挑战
💡 大模型时代：LLM 训练与部署的算力壁垒 随着 ChatGPT 的出现，大语言模型（LLM）彻底改变了 A […]
显存巨兽的挑战：AlphaFold 模型推理优化
在前面几篇文章中，我们介绍了 AlphaFold 带来的革命性意义，以及 泽微AI/泽微一号 平台如何通过优化 […]
AlphaFold 优化：MSA 生成的瓶颈与泽微AI/泽微一号的解决方案
在上一篇文章中我们提到，运行 AlphaFold 主要分为两个阶段：MSA (Multiple Sequenc […]
在泽微AI/泽微一号上运行 AlphaFold，加速蛋白质结构预测
2020 年，DeepMind 发布了AlphaFold2（简称 AlphaFold），以其惊人的高精度和革命 […]
AI 赋能天气预测——在泽微AI/泽微一号上加速下一代气象模型
🌐 气象计算：超越传统数值模型的挑战 天气预测是人类面临的最复杂的科学挑战之一。传统的气象预测依赖于数值天气预 […]