Meta 披露俄亥俄州 Prometheus 超級集群:達吉瓦級規模,全面建成將具備 100 萬顆 GPU
該吉瓦級設施已用於訓練 Meta 近期發布的 Muse 系列基礎模型,完全擴展後預計將整合約 100 萬顆 GPU。
52 則值得知道的變化
該吉瓦級設施已用於訓練 Meta 近期發布的 Muse 系列基礎模型,完全擴展後預計將整合約 100 萬顆 GPU。
Artificial Analysis 評測中 Argon 獲 53 分不及 Claude 的 58 分,分析指出 Google 將算力外售比自用獲利更高,致使自研分配受限。
參數量較初版擴增逾 40 倍,標準輸入每百萬 token 0.2 美元,相容 OpenAI API 並上架 OpenRouter 等平台。
提供專屬 GPU 資源與自訂訓練迴圈,架構拆分 Trainer 與 Generator 並支援非同步 RL,涵蓋 GRPO 與 DPPO 等演算法。
模型已於 Workers AI 上線,支援文字與最多 4 張影像輸入,能在一秒內以單次計算輸出具信賴區間的強型別數值。
支援 eager 模式與 FSDP,開發者僅需改動一行設定,主流文本模型相容比例由 46% 躍升至 89%。
四成節省來自升級 OpenCode v2 與修正快取前綴斷點,其餘源於模型調校;優化前快取讀寫合計佔總支出 77%。
機制針對已驗證爬蟲追蹤長期行為,避免單次異常誤判,未來評等將在 Cloudflare Radar 公開,供客戶設定門檻控管存取流量。
Gartner 預測八成獨立算力商將於 2030 年前停止獨立營運,北美僅 35% 宣稱容量能落成,微軟亦警告 2027 年算力恐將過剩。
該架構整合 MCP 閘道與逾 300 套 Playbook,每週處理 2.5 萬次自動程式碼審查,解決本機執行的算力與資安邊界限制。
該公司上半年虧損逾 10 億美元且負債達 350 億,但手握微軟與 OpenAI 等客戶高達 1,037 億美元的長期履約合約。
架構於 OCP 全球峰會亮相,將資料中心轉為以記憶體為中心設計,把個別伺服器的記憶體分離並建立共享池。
新版將預設埠改為對應 ggml 的 9931,未手動指定參數或將舊 8080 埠寫死於測試工具的環境將面臨相容性中斷。
針對 High-NA EUV 與反向微影技術,特定模擬加速達 10 至 17 倍,能將光罩最佳化週轉時間自數週縮短至數天。