- LLM-DataDist作为大模型分布式集群和数据管理组件，提供了高性能、零拷贝的点对点数据传输的能力，该能力通过简易的API开放给用户。LLM-DataDist利用昇腾集群多样化通信链路（RoCE/HCCS），可实现跨实例和集群的高效KV Cache传输，支持与主流LLM推理框架vLLM等的集成，并可用于构筑分布式数据管理系统。 LLM-DataDist作为大模型分布式集群和数据管理组件，提供了高性能、零拷贝的点对点数据传输的能力，该能力通过简易的API开放给用户。LLM-DataDist利用昇腾集群多样化通信链路（RoCE/HCCS），可实现跨实例和集群的高效KV Cache传输，支持与主流LLM推理框架vLLM等的集成，并可用于构筑分布式数据管理系统。
- 1 摘要Fuxi是由复旦大学的研究人员开发的一个基于数据驱动的全球天气预报模型，主要由Cube Embedding、U-Transformer和全连接层构成。Fuxi摒弃了传统复杂的微分方程，转而通过多阶段机器学习架构，可提供15天的全球预报。时间分辨率为6小时，空间分辨率为0.25°。2 Fuxi介绍Fuxi模型是由复旦大学的研究人员开发的一个基于数据驱动的全球天气... 1 摘要Fuxi是由复旦大学的研究人员开发的一个基于数据驱动的全球天气预报模型，主要由Cube Embedding、U-Transformer和全连接层构成。Fuxi摒弃了传统复杂的微分方程，转而通过多阶段机器学习架构，可提供15天的全球预报。时间分辨率为6小时，空间分辨率为0.25°。2 Fuxi介绍Fuxi模型是由复旦大学的研究人员开发的一个基于数据驱动的全球天气...
- 1 摘要ESMFold是由Meta AI团队开发的一种基于深度学习的高效蛋白质结构预测模型，其核心目标是利用大规模蛋白质语言模型（ESM）直接从氨基酸序列快速推断蛋白质的三维结构。ESMFold通过预训练的语言模型捕捉序列中的进化与结构关联性，结合几何优化模块生成高精度原子坐标，显著降低了传统方法对多重序列比对（MSA）和模板依赖的计算成本。该模型在蛋白质从头预测（de novo... 1 摘要ESMFold是由Meta AI团队开发的一种基于深度学习的高效蛋白质结构预测模型，其核心目标是利用大规模蛋白质语言模型（ESM）直接从氨基酸序列快速推断蛋白质的三维结构。ESMFold通过预训练的语言模型捕捉序列中的进化与结构关联性，结合几何优化模块生成高精度原子坐标，显著降低了传统方法对多重序列比对（MSA）和模板依赖的计算成本。该模型在蛋白质从头预测（de novo...
- 在分级网络中，采用Server内Server间的分级算法往往存在带宽利用率低的问题，昇腾CANN通过HCCL细粒度分级流水算法可有效提升算法性能，本文将围绕该技术展开详细介绍，使能高性能分布式训练与推理业务。 在分级网络中，采用Server内Server间的分级算法往往存在带宽利用率低的问题，昇腾CANN通过HCCL细粒度分级流水算法可有效提升算法性能，本文将围绕该技术展开详细介绍，使能高性能分布式训练与推理业务。
- 开发者苦“封闭生态”久矣。在大模型行业快速演进的当下，一些厂商仍在继续搞围墙之内的“封闭游戏”，看似提升了用户体验，却在技术、数据和生态协同上筑起了高墙，不断抬高创新门槛，为开发者套上了隐形的枷锁。同一时间，一场开放对抗封闭的运动也进入了高潮期。就在鲲鹏昇腾开发者大会2025期间，坚持深度开放的昇腾异构计算架构CANN，向外界公布了一组新数据：深度贡献的开发者数量已经从1000多人迅速增长到... 开发者苦“封闭生态”久矣。在大模型行业快速演进的当下，一些厂商仍在继续搞围墙之内的“封闭游戏”，看似提升了用户体验，却在技术、数据和生态协同上筑起了高墙，不断抬高创新门槛，为开发者套上了隐形的枷锁。同一时间，一场开放对抗封闭的运动也进入了高潮期。就在鲲鹏昇腾开发者大会2025期间，坚持深度开放的昇腾异构计算架构CANN，向外界公布了一组新数据：深度贡献的开发者数量已经从1000多人迅速增长到...
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