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macOS Tahoe 26.2 将为 M5 Mac 带来大幅机器学习性能提升

据 Apple Insider 报道,苹果即将发布的 macOS Tahoe 26.2 将为 M5 系列 Mac 带来显著的机器学习性能增强,核心升级源于对自研开源 ML 框架 MLX 的强化。 MLX 专为 Apple Silicon(包括 M 系列芯片)设计,能利用 CPU、GPU、统一内存等资源。26.2 更新后,MLX 将原生支持 M5 芯片每个 GPU 核心中的神经加速器(neural accelerators)。 这对于在 M5 机器上运行机器学习任务(尤其是大型语言模型 LLM)非常重要。初步测试显示,M5 上的响应速度相比 M4 有高达 4 倍的提升(峰值 AI 性能)。 此外,MLX 还加入了 Thunderbolt 5 集群支持,多台 Mac 之间可通过更高带宽实现内存共享与分布式运算,加速训练与推理任务。这种模式类似早期 Xgrid 的现代版本,面向研究人员与 AI 开发者。 不过现阶段已上市的 M5 机型仅支持 Thunderbolt 4,因此集群加速效果要等 2026 年初配备 Thunderbolt 5 的 M5 Pro/M5 Max 机型才能完全体现。

蚂蚁开源高性能权重交换框架 Awex,支持万亿参数强化学习

蚂蚁集团宣布开源高性能权重交换框架 Awex(Asystem Weight Exchange Framework),实现了在数千卡 GPU 集群上 5~10 秒内完成万亿参数级别的权重同步。 在千卡规模的集群上,Awex 使用 NCCL 传输数据可以在一秒内完成 10B 规模的模型权限交换,二十秒内完成 1T规模的模型权重交换,使用 RDMA 进行传输,1T 模型权重交换耗时可以进一步缩短到六秒钟。 据介绍,Awex 是为极致性能打造的训练推理引擎权重同步框架,解决 RL 流程中训练权重参数同步到推理模型的核心难题,可在秒级完成 TB 级大规模参数交换,显著降低 RL 模型训练延迟,主要特点如下: 极速同步性能:千卡集群万亿参数模型 6 秒内全量同步,性能领先; 统一模型适配层:自动处理训推引擎并行策略与引擎间的 Tensor 格式 / 布局差异,兼容多种模型架构; 零冗余 Resharding 传输与原地更新:仅传输必要分片(Shard),推理侧原地更新显存,避免重分配与拷贝开销; 多模式传输支持:支持 NCCL、RDMA、共享内存多种传输模式,充分发挥 NVLink / NVSwi...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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