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它們都在努力打破市場的認知天花板。作者 | 朱可軒
編輯 | 陳彩嫻
如果將大模型應用開發比做“淘金”,那么構建大模型基座所必需的算力和工具體系,則是不可或缺的“鏟子”。
俗話說,淘金先富賣鏟人,誰都想在這場 AI 浪潮中“分一杯羹”,不光巨頭在爭當“賣鏟人”,也有不少創業公司從中發現了新的機遇。
其中,在加速計算賽道,袁進輝帶領的硅基流動與尤洋創辦的潞晨科技可謂典型代表,在他們之外,國內早期能做出分布式系統的團隊并不多。
然而,雖然賽道相同,二者卻屢屢選擇不同的分岔路口——
從時間線上來看,2017 年開啟創業之旅的袁進輝選擇了打破壟斷、挑戰巨頭 Meta,其所帶領的 OneFlow 也以 Pytorch“挑戰者”的姿態登場,從頭自研訓練框架。
而 2021年正式入局的尤洋,則選擇了一種更為審慎而高效的方式——在PyTorch這一成熟框架的基礎上,進行分布式計算的創新與開發。
這也是早期在聚焦訓練時,二者最明顯的區別所在。
如今,大模型“卷”入下半場,重視推理已成為業內。值此之際,二者在打法上又出現了些許差異。
延續團隊早期的思路,硅基流動的推理框架 SiliconLLM 仍是獨
原文鏈接:硅基向左,潞晨向右
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文章來源:AI科技評論
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