苹果 Minions 研究:闲置 Mac GPU 组队,几分钟就能完成 10 小时 AI 任务
科技媒体 AppleInsider 昨日(10 月 15 日)发布博文,报道称苹果研究团队公布了一项名为 Minions 的系统研究,尝试聚合闲置 Mac GPU,形成一个可动态调度的“虚拟 GPU 云”,用于运行大规模机器学习推理任务。...
最新 10 月 16 日消息,Microsoft(微软)当地时间昨日宣布,其已经完成了新一代 SOTA 基础模型 MAI-Base-2 的预训练工作。这一模型在性能方面强于所有参测开源权重模型。
MAI-Base-2 总参数规模达 2.8T,活跃参数规模 80B,在 6,000 个 NVIDIA GB200 GPU 上历经 38 天训练而成。在整个训练过程中,该模型平均浮点算力利用率为 21%、有效吞吐量为 89%。
根据微软的说法,MAI-Base-2 的预训练算力效率是 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4~12 倍。

微软表示,三项举措对于 MAI-Base-2 的成功预训练尤为重要:科学规模化、模型-基础设施协同设计、数据规模化。在完善 MAI-Base-2 的同时,这家科技巨头已启动 MAI-Base-3 的准备工作。
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《在 OpenAI 擅长的领域打败 OpenAI:微软称自研模型仅凭对方 1/4 算力就超越同类产品》
参考
https://microsoft.ai/news/frontier-pre-training-at-microsoft-ai/
《微软完成 SOTA 基模 MAI-Base-2 预训练,性能强于所有参测开源权重模型》转载自互联网,如有侵权,联系我们删除,QQ:369-8522。