Aidanix
Aidanix
من التعلم إلى الدخل، مع الذكاء الاصطناعي
ابدأمجانًا
أخبار وتحديثات الذكاء الاصطناعينماذج الذكاء الاصطناعي

افزایش بهره‌وری GPUها با فناوری vLLM در TRL

فريق Aidanix3 دقيقة12 يوليو 2026
افزایش بهره‌وری GPUها با فناوری vLLM در TRL

در به‌روزرسانی‌های اخیر حوزه هوش مصنوعی، فناوری vLLM در محیط TRL (Testing and Research Lab) معرفی شده است که به‌طور همزمان چند مدل را روی یک GPU اجرا می‌کند. این روش نوین موجب افزایش چشمگیر بهره‌وری منابع سخت‌افزاری شده و از هدررفت ظرفیت پردازشگرهای گرافیکی جلوگیری می‌کند.

با به‌کارگیری سیستم co-located vLLM، امکان استفاده همزمان و بهینه از GPUها فراهم شده است که در نهایت هزینه‌های پردازشی را کاهش داده و کارایی پروژه‌های هوش مصنوعی مبتنی بر مدل‌های بزرگ زبانی را بیشتر می‌کند.

vLLMGPU بهره‌وریTRLمدل‌های زبانی بزرگهوش مصنوعی
نظرات

هنوز نظری ثبت نشده — اولین نفر باش.

توقّف همزمان در چهار مدل بزرگ هوش مصنوعی رخ داد.NeoMME: تشکیکات چندجهانی، چندزبانه با کارایی و عملکرد کمنظیرأطلقت IBM أحدث نموذج سلاسل زماني من غرانيت تحت ترخيص تجاري ميسّر.
احصل على التحفيز