i14与AWS将Laplace 3B移植至Trainium2
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i14与AWS将Laplace 3B移植至Trainium2
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AI 综述
i14 与 AWS GenAIIC 团队用 TorchNeuron Native 原生 PyTorch，将线性注意力模型 Laplace 3B 移植到 AWS Trainium2，保留 GLA 架构与 Muon 优化器，并公布了训练与推理结果。 据双方公布，在单台 trn2.48xlarge 实例上，Laplace 3B 训练速度约为每秒 12 万 token；推理在 1280 条并发序列下达到每秒 11,544 个输出 token。上述训练结果截至第 84,210 步、约 440 亿 token。 团队同时提示，由于 BF16 重结合会使编译输出与 eager 模式略有差异，需要精确复现时应使用 eager 解码。
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最新进展10月21日 05:14
i14 与 AWS 详解 Laplace 3B 线性注意力模型在 Trainium2 上的训练与推理报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- AWS Machine Learning Blogi14 与 AWS 详解 Laplace 3B 线性注意力模型在 Trainium2 上的训练与推理
i14 与 AWS 团队用 TorchNeuron Native 原生 PyTorch 将线性注意力模型 Laplace 3B 移植到 AWS Trainium2，保留 GLA 架构与 Muon 优化器。
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