Logo
TGCATALOG
Catalog Collections Blog
Machinelearning - ML и Data Science

Machinelearning - ML и Data Science

Канал о машинном обучении и Data Science. Практические инструкции по запуску LLM и нейросетей на простых устройствах.

No ratings
245
10.09.2026
245
10.09.2026
No ratings
245
10.09.2026
Safe redirect via bot
О канале

Канал о машинном обучении и Data Science. Практические инструкции по запуску LLM и нейросетей на простых устройствах.

Подписчиков 281,815
Тематика IT
Язык English
Description

Machinelearning - канал для глубокого погружения в мир машинного обучения и Data Science. Здесь разбирают, как запускать любые LLM на пальцах, делятся практическими примерами и советами. Идеально для тех, кто хочет освоить нейросети без сложных инструментов.

Latest posts

Machinelearning - ML и Data Science
Machinelearning - ML и Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
✔️ Китайская Ханьсюй показала архитектуру инференса на магнитной памяти Компания, которую в Китае называют первой отечественной MRAM-компанией магнитных вычислений, представила два архитектурных уровня для инференса - uHBM и uLPU. Ханьсюй предлагает держать веса целевой модели постоянно в массиве в массиве энергонезависимой MRAM - матрично-векторные операции выполняются на том же кристалле, а наружу идут только векторы активаций, которые заметно меньше. Магниторезистивная память хранит бит не зарядом, как обычная память, а направлением намагниченности. В ней ячейка - это магнитный туннельный переход: два ферромагнитных слоя, разделённые тончайшим изолятором. Когда намагниченность слоёв сонаправлена, сопротивление низкое, когда противоположна - высокое, и по нему считывается ноль или единица. У MRAM почти нулевой ток утечки, скорость переключения наносекундная, а ресурс перезаписи практически неограниченный в отличие от флеш-памяти. uHBM - это кристалл вычислительной памяти на MRAM, работающий в паре с GPU или NPU через UCIe, LPDDR5X или GDDR7. uLPU - инференс-чип, построенный поверх uHBM. Заявленные расчётные показатели первого поколения uHBM - 24 ТБ/с внутрикристальной полосы на чтение и цель выше 2000 токенов в секунду при декодировании мультимодальной модели на 4 млрд параметров. Из реальных прототипов есть верификационный чип SpinPU-ED01 со 120 банками MRAM, который прошёл независимую проверку и отработал 24 часа в стабильном режиме. Сроков, техпроцесса и цен компания не называет, но декларирует планы от кристалла до модуля, 2U-лотка и стойки. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Machinelearning - ML и Data Science
Subscriber dynamics
+-0.1% last 30 days
Current
281,815
Month ago
282,173
Average growth
+-12 / day
Updated
18 hours ago

Reviews for channel Machinelearning - ML и Data Science

Log in to leave a review

Only registered users can share their opinion.

No reviews yet

Be the first to share your impression of this resource!

Similar resources

A social network that values free speech and open communication.

Channel

Daily bins: maps, data and fresh information in Telegram. A useful channel for tracking current updates.

Channel

A selection of quality anime arts and beautiful illustrations.

Channel
Switch to Light Theme
Home Catalog Collections Blog Login