i14与AWS在Trainium2上训练并服务Laplace 3B
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i14与AWS在Trainium2上训练并服务Laplace 3B
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AI 综述
i14 与 AWS 合作，通过 TorchNeuron Native 把采用 Gated Linear Attention 的 Laplace 3B 移植到 AWS Trainium2，保留其 GLA 架构与 Muon 优化器，并用原生 PyTorch 完成训练和部署。 据 AWS 称，在单台 trn2.48xlarge 实例上，Laplace 3B 训练速度约为每秒 12 万 token；服务时在 1,280 条并发序列下达到每秒 11,544 个输出 token。上述结果截至第 84,210 步、约 440 亿 token。 AWS 同时说明，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 在 Trainium2 上用原生 PyTorch 训练和部署 Laplace 3B 线性注意力模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- AWS Machine Learning Blog精选i14 与 AWS 在 Trainium2 上用原生 PyTorch 训练和部署 Laplace 3B 线性注意力模型
i14 与 AWS 合作，通过 TorchNeuron Native 把采用 Gated Linear Attention 的 Laplace 3B 移植到 AWS Trainium2，保留其 GLA 架构与 Muon 优化器。
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