Cursor mejora la capacidad de procesamiento del modelo Mixture-of-Experts en un 41%

La tecnología de aprendizaje del modelo Mixture-of-Experts (MoE) de la herramienta de codificación AI Cursor ha aumentado la capacidad de procesamiento total en un 41% en un entorno con 512 GPUs NVIDIA GB300. Esta tecnología reduce el cuello de botella en el aprendizaje al superponer la transferencia de datos y los cálculos entre las GPUs. Cursor publicó el 5 de este mes el núcleo de código abierto para el aprendizaje del modelo Mixture-of-Experts llamado 'Mixture-of-Kittens (MoK)', afirmando que en pruebas de una sola capa de expertos Mixture-of-Experts logró un rendimiento hasta 2.37 veces más rápido que las alternativas públicas. El modelo Mixture-of-Experts incluye varias redes de expertos y solo invoca algunas según la entrada, lo que permite aumentar el tamaño del modelo mientras se reduce la carga computacional. Sin embargo, cuando los expertos están distribuidos en múltiples GPUs, el tiempo de espera para la transferencia de datos y los cálculos aumenta. Esta tecnología se centra en reducir el tiempo de espera al procesar simultáneamente la transferencia de datos y los cálculos. No se ha confirmado un anuncio con el mismo nombre en el blog oficial de Cursor ni en GitHub, y las cifras del 41% y 2.37 veces se basan en informes de Dongchal Biting. Cursor había declarado anteriormente que el rendimiento de la capa Mixture-of-Experts para GPUs Blackwell aumentó en 3.5 veces y la velocidad de aprendizaje total en 1.5 veces. Esta tecnología podría impactar a las empresas de blockchain que utilizan agentes de AI y herramientas de automatización de código.

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