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Pratyush Ranjan Tiwari
構建隱私保護的個人 AI @eternisai,大量 RL,上一個博士 @JohnsHopkins,3X EF 密碼學受資助者,構建@ketlxyz
查看原文
Pratyush Ranjan Tiwari
10月10日 08:27
這是衡量真正進展的基準,而不是任意數字上升的瘋狂。
Dylan Patel
10月10日 07:01
今天我們推出 InferenceMAX! 我們得到了 Nvidia、AMD、OpenAI、Microsoft、Pytorch、SGLang、vLLM、Oracle、CoreWeave、TogetherAI、Nebius、Crusoe、HPE、SuperMicro、Dell 的支持。 它每天在最新的軟體(vLLM、SGLang 等)上運行,數百個 GPU 每天運行著價值數百萬美元的基礎設施,以創建真實世界的 LLM 推理基準。 InferenceMAX 用 AI 基礎設施回答我們時代的主要問題。 在不同的基礎設施上,每兆瓦的容量生成多少個 Token? 一百萬個 Token 的成本是多少? 實際的延遲與吞吐量的權衡是什麼? 我們覆蓋了全球超過 80% 的部署 FLOPS,涵蓋了 H100、H200、B200、GB200、MI300X、MI325X 和 MI355X。 不久我們將通過添加 Google TPU 和 Amazon Trainium 超過 99%。
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