optimización de inferencia
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Tecnología profunda
El enrutamiento compartido entre capas acelera la atención dispersa 7 veces sin afectar la calidad
CLSA utiliza un único paso de enrutamiento por secuencia en lugar de uno por capa, reduciendo la sobrecarga de la caché KV mientras mantiene la selectividad a nivel de token. Los benchmarks muestran una mejora de 17,1 veces en el rendimiento con un contexto de 128K.
2026-07-26
Inteligencia artificial
La nueva librería megakernel de Aleph Alpha reduce la latencia de inferencia MoE en un 200%
Alpha-MoE fusiona múltiples operaciones en un solo kernel persistente para lograr ganancias de velocidad de inferencia de hasta el 200% sobre los kernels basados en Triton en vLLM y SGLang, dirigido a modelos MoE de precisión FP8.
2026-07-09
Análisis en profundidad
Aleph Alpha construye modelo teórico de inferencia para DeepSeek: Derivando rendimiento a partir de primitivas de hardware
Aleph Alpha creó un modelo teórico de inferencia para DeepSeek v3 que estima el rendimiento a partir de parámetros de hardware, analizando compensaciones en configuraciones de GPU para ayudar a los profesionales a optimizar el rendimiento y el costo de modelos MoE grandes.
2026-07-05
Optimización de Inferencia de LLM
Aleph Alpha construye un modelo teórico de inferencia para descifrar el rendimiento de DeepSeek V3 a partir de primitivas de hardware
El modelo teórico de Aleph Alpha predice el rendimiento de inferencia de DeepSeek V3 únicamente a partir de parámetros de hardware, revelando cómo la cantidad de GPU y el ancho de banda de interconexión desplazan el cuello de botella entre cómputo, memoria y comunicación.
2026-07-04