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2025-03-01 18:30:51 - 在宣布后的约20分钟内，DeepEP已在GitHub、微软（MSFT.US）等平台上获得超过1000个Star收藏。
2025-03-01 16:40:57 - 具体而言，在更大的吞吐的方面，大规模跨节点专家并行能够使得batch size（批尺寸）大大增加，从而提高GPU矩阵乘法的效率，提高吞吐。 batch size在深度学习中是一个非常重要的超参数，指模型在训练过程中每次使用的数据量大小。
2025-03-01 21:38:09 - 首先EP大大增加了batch size（一次模型训练中使用的样本数量），从而提高GPU矩阵乘法的效率，提高吞吐。其次EP使得专家分散在不同的GPU上，每个GPU只需要计算很少的专家（因此更少的访存需求），从而降低延迟。
2025-02-12 13:01:14 - 4. 写在最后 UltraMem 能有效地应用于对延迟要求较高的推理场景（例如代码补全），避免了类似 MoE 的访存瓶颈。即使在通用场景下，UltraMem 相较于 MoE 都展现出了显著的速度优势，除非 batch size 上万的极端场景。
2024-12-31 09:58:54 - 3、调查方法 采购经理调查采用PPS（Probability Proportional to Size）抽样方法，以制造业或非制造业行业大类为层，行业样本量按其增加值占全部制造业或非制造业增加值的比重分配，层内样本使用与企业主营业务收入成比例的概率抽取。
2024-11-21 12:08:39 - 文件还指出，应要求谷歌向潜在竞争对手授权其 “点击和查询”（click and query）数据以及搜索结果，以帮助他们改进产品。 美国哥伦比亚特区联邦地区法院法官阿米特·梅塔（Amit P. Mehta）今年8月做出历史性裁决，认定谷歌非法垄断在线搜索市场。
