Koi propose une planification auto-calibrée de l’inférence LLM multi-cloud
Un préprint présente Koi, un planificateur de cluster pour l’inférence des grands modèles de langage sur des flottes multi-cloud hétérogènes. Il traite comme décisions interdépendantes le choix des accélérateurs, le parallélisme, le moteur de service, le nombre de répliques et l’évolution des charges.
Illustration symbolique · Entreprises / Haber Paper
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Un préprint présente Koi, un planificateur de cluster pour l’inférence des grands modèles de langage sur des flottes multi-cloud hétérogènes. Il traite comme décisions interdépendantes le choix des accélérateurs, le parallélisme, le moteur de service, le nombre de répliques et l’évolution des charges.
Les auteurs décrivent une méthode auto-calibrée qui actualise les plans lorsque la contention des ressources change. C’est un système de recherche; ses résultats concernent les environnements évalués et ne garantissent pas des économies ou une latence cloud.
À BUILD 2026, le ministre des Communications a cité l’électricité, la connectivité, le cloud et les puces avancées parmi les freins au développement local de l’IA.
Source: Voice of Nigeria, reporting the Ministry of Communications, Innovation and Digital Economy
L’entreprise canadienne de puces d’IA prévoit d’utiliser les fonds pour déployer davantage de serveurs Galaxy et développer les technologies de processeurs qu’elle concède sous licence.
Des chercheurs d’Ottawa, de Columbia et de Hanyang ont évalué des matériaux et dispositifs post-CMOS pour des neurones artificiels ; il s’agit d’une revue de la littérature, pas d’un nouveau prototype de puce.
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