TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14772 · Jun 1

#cplusplus#cache#cpp#database#fibers#in_memory#in_memory_database#key_value#keydb#memcached#message_broker#multi_threading#nosql#redis#valkey#vector_search Dragonfly is a modern in-memory data store compatible with Redis and Memcached, offering up to 25 times higher throughput and better cache efficiency while using up to 80% fewer resources. It scales well with larger servers, supports many Redis commands, and features a unique, memory-efficient cache and fast snapshotting. Dragonfly provides low latency, high performance, and is easy to configure with familiar Redis options. Its design ensures atomic operations and efficient resource use, making it ideal for fast, cost-effective cloud applications needing real-time data access and high scalability. This means you get faster, more efficient caching and data handling with minimal changes to your existing setup[5][2][4]. https://github.com/dragonflydb/dragonfly

Results

3 similar posts found

Search: #photonics

当前筛选 #photonics清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8675 · 10/02/2025, 03:11 PM

🔦Генерация изображений на свете, а не на GPU Исследователи из UCLA представили оптическую генеративную модель (Optical Generative Model). Она использует свет и линзы вместо вычислительных блоков - то есть картинки рождаются не на чипах, а в физике. 🔬 Как это работает: 1. Лёгкий цифровой энкодер превращает случайный шум в фазовый узор. 2. Этот узор загружается на оптический модулятор света. 3. Свет проходит через дифракционный декодер и прямо на сенсоре формируется изображение. ✔️ Авторами проведены реальные эксперименты: с помощью видимого света и SLM показаны результаты генерации: - Созданы цифры, лица, бабочки и даже картины в стиле Ван Гога. - Качество сравнимо с современными диффузионными моделями. - Есть две версии: мгновенная (один проход) и итеративная (несколько шагов, как у диффузии). ⚡ Чем интересен такой подход - Подход не требует никакой вычислительной нагрузки. - Супербыстрая генерация: физика света выполняет то, что GPU делает миллиардами операций. - Это открывает путь к энергоэффективному ИИ для edge-устройств: AR/VR, мобильные камеры, компактные сенсоры. ⚠️ Ограничения: - Сложно выравнивать оптические системы. - Ограничения по точности фазовых масок. - Зависимость от качества оборудования (шум, битовая глубина). Но даже с этими проблемами, это первый шаг к новому классу ИИ, где вычисления заменяются чистой оптикой. Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09446-5 @ai_machinelearning_big_data #AI#OpticalComputing#Photonics#GenerativeA

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8489 · 09/09/2025, 03:30 PM

🔬Университет Флориды представил оптический AI-чип Инженеры UF создали чип, который использует лазеры и микролинзы для выполнения операций свёртки — ключевых для распознавания изображений, видео и речи. 🚀 Почему это интересно: - Энергопотребление таких чипов эффективнее в 10–100 раз, чем у обычных электронных чипов - Точность обработки сохраняется на уровне ~98% - Технология поможет снизить нагрузку на энергосети и сделать масштабные AI-системы более устойчивыми Впервые оптические вычисления встроены прямо в чип и применены к нейросети. Это значит, что чип может выполнять самые ресурсоёмкие операции почти не потребляя энергию. 📊 Итог - Потребление энергии ↓ в 10–100 раз - Точность ~98% Этот чип может стать новым стандартом в энергоэффективных вычислениях для AI. ⚡Подробности: news.ufl.edu/2025/09/optical-ai-chip/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Chip#OpticalComputing#Photonics#Energy

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3549 · 12/20/2024, 09:32 AM

OptiCore Raises $5M for AI Chips OptiCore has secured $5M in funding to enhance its photonic chips, promising 100x energy efficiency and computing density for AI applications. This innovation aims to transform high-performance data center computing. #OptiCore#Funding#AI#Chips#DataCenter#Efficiency#Photonics#Computing#Revolution#Performance