Cursor, miglioramento del 41% nella capacità di apprendimento del modello misto di esperti
Lo strumento di codifica AI Cursor ha migliorato la capacità di apprendimento del modello misto di esperti (Mixture-of-Experts, MoE) del 41% in un ambiente con 512 GPU NVIDIA GB300. Questa tecnologia riduce i colli di bottiglia nell'apprendimento sovrapponendo l'esecuzione del trasferimento dei dati e dei calcoli tra le GPU. Il 5 maggio, Cursor ha rilasciato il kernel open source per l'apprendimento del modello misto di esperti chiamato 'Mixture-of-Kittens (MoK)', affermando di aver registrato prestazioni fino a 2,37 volte più veloci rispetto alle alternative pubbliche in un test di strato di esperti misti. Il modello misto di esperti include diverse reti di esperti e chiama solo alcune di esse in base all'input, consentendo di aumentare la dimensione del modello riducendo al contempo il carico computazionale. Tuttavia, quando gli esperti sono distribuiti su più GPU, aumentano i tempi di attesa per il trasferimento dei dati e i calcoli. Questa tecnologia si concentra sulla riduzione dei tempi di attesa elaborando simultaneamente il trasferimento dei dati e i calcoli. Non è stata confermata alcuna pubblicazione con lo stesso nome sul blog ufficiale di Cursor e su GitHub, e i numeri del 41% e 2,37 volte si basano su un rapporto di Dongchal Biting. In precedenza, Cursor aveva dichiarato di aver aumentato le prestazioni dello strato di esperti misti per GPU Blackwell di 3,5 volte e la velocità di apprendimento complessiva di 1,5 volte. Questa tecnologia potrebbe influenzare le aziende blockchain che utilizzano agenti AI e strumenti di automazione del codice.
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