Flow Matching则构建噪声分布与数据分布间的连续路径（流）。这一过程可类比为定义一种平滑的转换计划，使随机噪声逐渐形成有结构的数据，如同观察一块黏土从无序状态被塑造成精细雕像的过程。

Git for Windows v2.49.0 现已发布。公告指出，由于持续的维护挑战以及社区的参与和使用有限，Git for Windows 中的 git svn 支持将在未来几个月内逐步淘汰。Git for Windows v2.48.1 是最后一个附带 i686（“32 位”）安装程序、portable Git 和 archive 的版本。未来版本将仅构建 32 位 MinGit，直到 20 ...

明敏 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 什么？H20都变抢手货，涨价10万那种？！ 最近有市场消息称，原本不受青睐的英伟达H20咨询量暴涨几十倍，8卡H20机器的价格也较年前涨价十万（单价110万左右），有从业者预测“价格不会下来了”。 要知道，H20是中国特供版，显存带宽等方面明显受限，性能及性价比都远不如H100。 如今市场风向有了变化，业内人士爆料某互联网大厂已经下单10-20万 ...

昇腾大EP解决方案凭借多项关键技术有效解决了以上挑战，针对专家负载不均的难题，通过自动寻优、自动配比、自动预测、自动降解，实现备份节点和副本专家灵活可扩展、高可用和极致均衡。

图二：Learning Rate 与 Batch Size 在 1B 模型训练 100BToken 上的损失分布：散点图（左）与 3D 曲面（右）图中的每一个实心点都是真实值，是 120 个从头训练的一个小模型，在训练结束之后的收敛 ...

作者 | PPIO 派欧云推理加速团队DeepSeek MoE 架构采用跨节点专家并行（EP）架构，当 DeepSeek MoE 以 EP320 架构在解码阶段实现惊人的批处理规模时，整个 AI ...

近日，美国西北大学计算机科学博士生王子涵（Zihan Wang）等人在这个方向上取得了突破，提出了一种名为 专家链（CoE） 的技术。实验表明，CoE 在性能、扩展策略、资源效率和专家使用效率等多个方面都显著超越先前的 MoE 模型。

DeepSeek-V3 / R1 推理系统的优化目标是：更大的吞吐，更低的延迟。 为了实现这两个目标，我们的方案是使用大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）。首先 EP 使得 batch size 大大增加，从而提高 GPU 矩阵乘法的效率，提高吞吐。其次 EP 使得专家分散在不同的 GPU 上，每个 GPU ...

周六，国内AI大模型公司DeepSeek官方账号在 知乎 首次发布《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》技术文章，不仅公开了其推理系统的核心优化方案，更是首次披露了成本利润率等关键数据，引发行业震动。

为了实现这两个目标，DeepSeek使用大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）。首先EP使得batch size大大增加，从而提高GPU矩阵乘法的效率，提高吞吐。其次EP使得专家分散在不同的GPU上，每个 GPU 只需要计算很少的专家（因此更少的访存需求），从而降低延迟。

3月1日，DeepSeek在知乎上发表题为《DeepSeek-V3/R1 推理系统概览》的文章，全面揭晓V3/R1 推理系统背后的关键秘密。最为引人注目的是，文章首次披露了DeepSeek的理论成本和利润率等关键信息。DeepSeek ...

IT之家 3 月 1 日消息，DeepSeek 官方今日在知乎发布《DeepSeek-V3 / R1 推理系统概览》一文，详细介绍如何使用大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）来增大 batch size，如何隐藏传输的耗时，如何进行负载均衡。 官方表示，DeepSeek-V3 / R1 推理系统的优化目标是更 ...