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在AMD的Advancing AI活动上,tinygrad创始人乔治·霍兹主张将petaflops商品化并增加竞争,以降低AI计算成本,反对垄断。
tinygrad宣布,其凭借AMD MI350X硬件训练Llama 8B,在MLPerf基准测试榜单上占据一席之地,采用了自研驱动、运行时、内核及训练循环,并计划进一步优化时间并挑战405B模型。
本文探讨了通过Thunderbolt在Apple Silicon Mac上使用外部NVIDIA RTX 5090 GPU进行CUDA推理和游戏的可行性,涵盖了tinygrad eGPU驱动以及向Linux虚拟机进行PCI穿透等方法。
一位用户提议使用Blackwell GPU和通过RDMA连接的高内存服务器构建异构AI集群,并寻求在Tinygrad驱动程序开发方面的合作。