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Ruby 已合并新的即时编译器 ZJIT

ZJIT 是一个新的即时编译器(JIT),由与开发 YJIT 的同一编译器团队构建到参考 Ruby 实现 YARV 中,该工具目前已合并到 Ruby。 相关阅读 Ruby 引入新 JIT 编译器 RJIT,替代 MJIT Ruby 的新 YJIT 编译器已完成,使用 Rust 重新实现 ZJIT 在多个方面与 YJIT 有所不同: 它不是直接将 YARV 字节码编译成低级中间表示(LIR),而是使用基于高级单赋值(SSA)的中间表示(HIR) 它不是一次编译一个基本块,而是每次编译一个完整的方法 它不是使用懒惰基本块版本化(LBBV)来分析类型,而是从已分析的解释器中读取历史类型信息 与在将 YARV 降低到 LIR 时进行优化不同,它有一个工作在 HIR 上的高级模块化优化器 从高层次来看,ZJIT 接收 YARV 字节码,构建中间表示(IR),进行一些优化,并生成机器码。简化来说,它看起来像这样: 以下示例为 Ruby 程序通过完整的编译器管道: # add.rb def add(left, right) left + right end p add(1, 2) ...

DeepSeek 新论文公开 V3 大模型降本方法

DeepSeek 团队近日发表了新论文《Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures》,把 DeepSeek-V3 在训练和推理过程中,如何解决“硬件瓶颈”的方法公布了出来。 论文主要介绍了 DeepSeek-V3 在硬件架构方面的挑战和创新,以及如何通过软硬件协同设计实现高效训练和推理。 关键结论 内存效率:DeepSeek-V3 通过 MLA 将 KV 缓存大小显著减少到每个 token 仅需 70 KB,远低于其他模型(如 Qwen-2.5 72B 的 327 KB 和 LLaMA-3.1 405B 的 516 KB)。这使得模型更适合处理长文本和资源受限的环境。 成本效益:MoE 架构允许在训练时仅激活部分参数,从而显著降低计算需求。例如,DeepSeek-V3 在扩展到 671B 参数时,每个 token 的激活参数仅为 37B,相比全参数激活的密集模型(如 72B 的 Qwen 和 405B 的 LLaMA),计算成本大幅降低。 推...

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