Optimizing LLM Deployment: vLLM PagedAttention and the Future of Efficient AI Serving
在实际应用程序上部署大型语言模型 (LLM) 面临着独特的挑战，特别是在计算资源、延迟和成本效益方面。在本综合指南中，我们将探索 LLM 服务的前景，特别关注 vLLM（矢量语言模型），这是一种正在重塑我们部署和与这些强大模型交互的方式的解决方案。[…] 文章优化 LLM 部署：vLLM PagedAttention 和高效 AI 服务的未来首先出现在 Unite.AI 上。
在当今快速发展的人工智能 (AI) 领域，训练大型语言模型 (LLM) 带来了重大挑战。这些模型通常需要大量的计算资源和复杂的基础设施来处理所涉及的大量数据和复杂算法。如果没有结构化的框架，这个过程可能会变得非常耗时、昂贵和复杂。企业在管理方面苦苦挣扎 […]
Best practices for cloud configuration security
云计算已成为各种规模企业 IT 基础设施不可或缺的一部分，可提供对各种服务和资源的按需访问。云计算的发展是由对更高效、可扩展且更具成本效益的计算资源交付方式的需求所驱动。云计算支持按需访问 […]云配置安全性的最佳实践文章首先出现在 Security Intelligence 上。
Cloud Computing: DOD Needs to Improve Tracking of Data User Fees
GAO FoundData 用户费用（入口和出口）与用户如何在云环境中传输和访问数据有关。数据入口是将数据传输到云端，数据出口是将数据从云端传输。虽然数据输入通常对用户免费，但云服务提供商通常会对从存储中传输数据收取数据输出费用（见图）。图：数据传入和传出云国防部 (DOD) 已开始考虑数据传输采购和实施云服务时的出口费用。该部门最近与商业提供商的合同谈判导致了数据费用的折扣，包括数据出口费用。当迁移到新提供商的成本如此之高以至于用户留在现有提供商时，云计算中可能会发生供应商锁定。然而，国防部官员表示，出口费用并不是供应商锁定的主要原因。这些官员补充说，其他因素可能会导致供应商锁定，包括政府工
GAO 发现的内容 来自所有三个选定的国防部 (DOD) 部门和六个选定投资中的两个的官员描述了影响其云计算工作的限制性软件许可做法。选定组件和投资的官员表示，限制性做法通常会影响（1）云计算成本，（2）云服务提供商的选择，以及（3）其他相关影响。该表提供了每种影响类型的示例。 选定的国防部 (DOD) 组件和投资报告的限制性软件许可做法示例 影响类型 影响描述 云计算成本 基础设施成本增加，因为供应商需要额外付费才能使用其软件与第三方云服务提供商。由于供应商将常用软件与其他软件捆绑在一起，只能以捆绑价格提供，因此许可成本增加。云提供商的选择 供应商将其使用限制为仅选定的商业云服务提供商。供应
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 28, Issue 3, June 2024
1) 特邀编辑进化神经架构搜索作者：Yanan Sun、Bing Xue、Mengjie Zhang、Gary G. Yen页数：566 - 5692) 多目标进化神经架构搜索的帕累托排序分类器作者：Lianbo Ma、Nan Li、Guo Yu、Xiaoyu Geng、Shi Cheng、Xingwei Wang、Min Huang、Yaochu Jin页数：570 - 5813) EGANS：用于零样本学习的进化生成对抗网络搜索作者：Shiming Chen、Shuhuang Chen、Wenjin Hou、Weiping Ding、Xinge You页数：582 - 5964) 用于医学
ИИ автопилотов Cognitive Pilot стал мощнее в 4 раза
Cognitive Pilot 公司（俄罗斯联邦储蓄银行和 Cognitive Technologies 的子公司）开发并实施了一种新方法，将神经网络运用到工业系统中，用于农业机械、有轨电车和铁路机车的自主控制，从而可以同时解决在一个网络内执行多个不同的任务，从而减少多达4倍的数据处理时间和计算资源，显着节省劳动力成本，同时也扩大了其适用范围。
В ЛЭТИ предложили способ повышения производительности автономных роботов
来自圣彼得堡国立电工大学“LETI”的科学家使用相关滤波器来处理二维激光扫描，这将释放机器人的计算资源来解决其他问题。
Суперкомпьютер Сколтеха «Жорес» помог Яну Непомнящему подготовиться к Турниру претендентов
叶卡捷琳堡候选人锦标赛冠军俄罗斯特级大师 Ian Nepomniachtchi 使用 Zhores 超级计算机集群的计算资源为比赛做准备：Skoltech 机器帮助 Nepomniachtchi 团队在训练期间每秒计算数千万个位置，包括使用人工智能技术。
AFRL introduces new sharable supercomputing capability for classified research
空军研究实验室和国防部高性能计算现代化计划官员于 2 月 26 日举行了剪彩和奠基仪式，在 B 区 AFRL 国防部超级计算资源中心揭幕了有史以来第一个共享的机密国防部高性能计算能力。
AFRL introduces new sharable supercomputing capability for classified research
空军研究实验室和国防部高性能计算现代化计划官员于 2 月 26 日在 AFRL 国防部超级计算资源中心举办了剪彩和奠基仪式，揭开了有史以来第一个共享机密的国防部高性能计算能力。 B区。
