TGViewer
Machine learning Interview Machine learning Interview @machinelearning_interview · 30.3K subscribers
Post #2733 4.83K
🚀 Оптимизированные GPU ядра для LLM

TileKernels предлагает высокопроизводительные GPU ядра, разработанные с использованием TileLang. Проект фокусируется на эффективных операциях для больших языковых моделей, включая маршрутизацию экспертов и квантование, что позволяет достигать максимальной производительности оборудования.

🚀 Основные моменты:
- Высокая производительность для операций LLM
- Поддержка маршрутизации Mixture of Experts
- Квантование с различными форматами
- Удобные высокоуровневые обертки для PyTorch
- Активное улучшение качества кода и документации

📌 GitHub: https://github.com/deepseek-ai/TileKernels

#python
GitHub GitHub - deepseek-ai/TileKernels: A kernel library written in tilelang A kernel library written in tilelang. Contribute to deepseek-ai/TileKernels development by creating an account on GitHub.
  • 👍 8
More from @machinelearning_interview
  1. Sep 23, 2026⚡️ Агенты научились улучшать собственную обвязку RRSI оптимизирует не веса модели, а всю с…
  2. Sep 22, 2026Сразу три новых флагмана в гонке ИИ За несколько недель рынок получил GPT-6 Astra, Grok 4.…
  3. Sep 22, 2026🌟 Samsone: открытые аудиоязыковые модели для смартфонов Samsung опубликовали Samsone - се…
  4. Sep 22, 2026🚀 Claude Opus 5.5 — новый флагман Anthropic Anthropic обновила свою самую мощную модель.…
  5. Sep 22, 2026В субботу, 17 октября, Москва станет точкой притяжения для всех специалистов в области Rec…
  6. Sep 22, 2026Теренс Тао: «ИИ катком проходит по всей математике. Нам нужно замедлиться. Темп безумный».…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →