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前往原站阅读(在新标签页打开)DiffusionGemma 开发者指南发布
AI 导读
Google AI 发布 DiffusionGemma 开发者指南,该实验性模型基于 Gemma 4 架构,采用计算受限并行生成,在单张 NVIDIA H100 上实现 1000+ tokens/秒的生成速度。模型为 26B 参数的 MoE 架构,推理时仅激活 3.8B 参数,可在 18 GB VRAM 内量化部署。
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AI 编辑部评分,满分 100DiffusionGemma 开发者指南发布
Google AI 发布 DiffusionGemma 开发者指南,该实验性模型基于 Gemma 4 架构,采用计算受限并行生成,在单张 NVIDIA H100 上实现 1000+ tokens/秒的生成速度。模型为 26B 参数的 MoE 架构,推理时仅激活 3.8B 参数,可在 18 GB VRAM 内量化部署。
推荐理由
虽然 DiffusionGemma 是实验性的,但把文本生成从内存带宽瓶颈转向计算瓶颈的思路非常新颖,这篇指南给出了可落地的服务方案和微调手法,做推理优化的值得跟进。
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