Logo
TGCATALOG
Catálogo Selecciones Blog
Aprendizaje automático - ML y Ciencia de los Datos

Aprendizaje automático - ML y Ciencia de los Datos

Canal sobre aprendizaje automático y Ciencia de los Datos. Instrucciones prácticas para ejecutar LLMs y redes neuronales en dispositivos simples.

Sin valoraciones
780
29.10.2026
780
29.10.2026
Sin valoraciones
780
29.10.2026
Redirección segura vía bot
О канале

Canal sobre aprendizaje automático y Ciencia de los Datos. Instrucciones prácticas para ejecutar LLMs y redes neuronales en dispositivos simples.

Подписчиков 277,179
Тематика IT
Язык Español
Descripción

Machinelearning - canal para una profunda inmersión en el mundo del aprendizaje automático y la ciencia de los datos. Aquí explican cómo ejecutar cualquier LLM con pasos simples, compartir ejemplos prácticos y consejos. Ideal para aquellos que quieren dominar redes neuronales sin herramientas complejas.

Últimas publicaciones

Aprendizaje automático - ML y Ciencia de los Datos
Aprendizaje automático - ML y Ciencia de los Datos
🔒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
Aprendizaje automático - ML y Ciencia de los Datos
Evolución de suscriptores
+-0.5% últimos 30 días
Actuales
277,179
Hace un mes
278,708
Crecimiento medio
+-51 / día
Actualizado
hace 3 horas

Reseñas de canal Aprendizaje automático - ML y Ciencia de los Datos

Inicia sesión para dejar una reseña

Solo los usuarios registrados pueden compartir su opinión.

Aún no hay reseñas

¡Sé el primero en compartir tu experiencia con este recurso!

Recursos similares

Loading
Cambiar a tema claro
Inicio Catálogo Selecciones Blog Entrar