TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #345 · 15.05

Я вчера сделал странную вещь: поставил на мотоцикл более тихий глушитель. Вообще, я уже второй раз это делаю. У предыдущего владельца был родной глушитель с вырезанными внутренностями, что для меня признак очень большой тупости. Даже само по себе желание иметь громкий звук — крайне сомнительно, но я с большим натягом могу понять, когда ставят кастомные "Акрапович" или "Йошимура": ну повелись люди на байку про пассивную безопасность. Однако, иметь громкий и при этом некрасивый и неприятный звук это за гранью моего понимания, а именно так и получается, если просто вырезать заводской катализатор. В общем, я почти сразу после покупки глушитель поменял на кастомный более тихий (потому что родной на вторичке не достать, а новый стоит как 20% всего мотоцикла). Но звук всё ещё был не очень. А тут недавно увидел на Авито очень дёшево целый глушитель, снятый с такой же техники ради установки более громкого. Мне прислали его аж из Пятигорска. С одной стороны, существование ещё одного идиота, который поставил себе орущий кастом, это плохо. С другой стороны, конкретно для меня оказалось хорошо, и теперь у меня тихий спокойный звук, не бьющий по ушам ни мне, ни окружающим. Только не рассказывайте Варламову и его фанатам, а то их удар хватит от разрыв шаблона. #moto

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #optimizatio

当前筛选 #optimizatio清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8587 · 19.09.2025 г., 09:09

🚀 SakanaAI представил Robust Agentic CUDA Kernel Optimization Это новый подход, где LLM помогает оптимизировать CUDA-ядра для PyTorch. • Слияние операций ускоряет forward/backward-проходы, результаты выше стандартных Torch-базлайнов • Полный пайплайн: PyTorch → генерация CUDA-кода → эволюционная оптимизация во время работы • Проверка через LLM: модели автоматически отмечают неправильные ядра (дает +30% к производительности) • robust-kbench — собственный бенчмарк, где измеряют не только скорость, но и корректность работы LLM Авторы пишут о 2.5x ускорении над PyTorch eager и даже 6x в линейных операциях❗️ Но большинство примеров — это тесты на слияние операций с неотюненной базой, так что цифры спорные. К тому же PyTorch 2.5 уже внедряет похожие оптимизации ), поэтому такие рекорды могут быстро обесцениться. Это интересный подход к самообучающимся AI-компиляторам, но заявленные ускорения стоит проверять на праактике. 🟢Github: https://github.com/SakanaAI/robust-kbench 🟢Статья: https://arxiv.org/abs/2509.14279 @ai_machinelearning_big_data #AI#CUDA#PyTorch#SakanaAI#LLM#Optimizatio