Dweve

AI skaitļošanas steks apmācībai un secināšanai | Dweve Core

Dweve Core ir pilnīgs AI skaitļošanas steks apmācībai un secināšanai atbalstītajos CPU, GPU, FPGA un pārlūkprogrammas ceļos ar skaidriem determinisma līgumiem.

Choose the audience that matches your question

The page contains three selectable readings of the same subject.

For consumers

Mākslīgā intelekta skaitļošanas steks, kas nodrošina Dweve produktus, veicot aprēķinus gan parastajos procesoros, gan specializētajā aparatūrā, nemainot produktu virs tā.

For businesses

Pilnīgs mākslīgā intelekta skaitļošanas steks apmācībai un secināšanai, kas modelu izstrādi, optimizāciju, izpildi, apkalpošanu un verifikāciju uztur vienā operatoru sistēmā.

For engineers

Izpildes šūnu reģistrs, kas aptver vairāk nekā 2900 darbības, 76 kategorijas, 25 formātu saimes un divpadsmit aizmugures mērķa saimes.

Dweve Core in one sentence

Dweve Core is a complete AI compute stack for training and inference that keeps model authoring, training, numerical representation, execution, serving and verification in one machine across supported CPU, GPU, FPGA and browser paths.

  • The implementation registry spans more than 2,900 operations, 76 operation categories and 25 registered numerical format families.
  • Core Native is the broad Rust-native execution foundation. Core on Kera is an optional execution foundation available in selected strategic licence packages.
  • Each supported execution cell carries an explicit determinism contract: pure Core Native, seeded Core Native or pure supported Core on Kera.
  • On supported binary workloads, Core uses 96% less energy than a GPU stack.

Kodēšanas aģents un operatora palīgs. Demonstrācijas rādītāji ir ilustratīvi.

Terminālis, meklēšana, lint, testi, git un vairāk.

Atceras jūsu koda bāzi un komandas kontekstu.

Specializēti aģenti sadarbojas dažādās jomās.

Katrs solis tiek ierakstīts ar laika zīmogiem.

Politikas, pārbaudes un testi vienmēr tiek izpildīti.

Pārskatiet diff, pieprasiet izmaiņas, galīgais apstiprinājums.

Atkārtojiet jebkuru sesiju bitu pa bitam, kad nepieciešams pārskats.

Autonomi aģenti, kas raksta kodu un saglabā pierādījumus

lai apstrādātu tīkla taimautus, 5xx atbildes un idempotentus drošus nosacījumus. Tīrs palīgs, pilnībā vienību testēts.

Spēja un determinisms norādīti katrā šūnā

Tieša darbība uz klienta kontrolētas infrastruktūras

Viens modelis, vairāki piegādātāja uzturēti ceļi

Darbojas parastos datoros, kur tas tiek atbalstīts

Var darboties bezsaistē, kur tas tiek atbalstīts.

izpildes šūna un atkārtojuma līgums ierakstīts

Uzglabāšanas formāts nav akumulatora tips

Dweve Core ir pilnīga AI skaitļošanas kaudze apmācībai un secināšanai. Lielākā daļa AI platformu aptver daļu un pārējo atstāj citiem piegādātājiem. Core saglabā modeļa izveidi, apmācību, secināšanu, kodolus, nosūtīšanu un izvietošanu vienā saskaņotā sistēmā. Atbalstītajās binārajās slodzēs Core patērē par 96% mazāk enerģijas nekā GPU kaudze.

25 reģistrētas skaitlisko formātu saimes

Daļējas sistēmas rada pastāvīgu atkarību

Jauna aparatūra, jauna apkalpošanas sistēma, jauna uzvedība.

Piegādātāja ceļvedis kļūst par jūsu ceļvedi.

Neviena sistēma nevar izskaidrot rezultātu.

Atkarība saglabājas, jo pamatā esošā skaitļošanas telpa ir tikai daļēji aptverta.

Core notur izmaiņas skaitliskajā platumā, iepakojumā, aparatūrā un izvietošanā vienā implementācijas sistēmā. Algoritms nekļūst par citu produktu tāpēc, ka tas pāriet no x86 servera uz ARM, GPU, pārlūkprogrammu vai specializētu mērķi. Darbība paliek nosaukta, pārbaudāma un īpašumā visas pārejas laikā, un katrs ceļš tiek reģistrēts, nevis secināts no formāta etiķetes.

Implementācijas reģistrs aptver vairāk nekā 2900 darbības, 76 darbību kategorijas un 25 reģistrētas skaitlisko formātu saimes. Katrs ceļš tiek noteikts deviņās dimensijās: algoritms, datu tips, platums, iepakojums, akumulators, aizmugure, instrukciju kopa, nosūtīšanas politika un determinisma režīms. Atveidojuma līgums notur šīs skaitliskās un fiziskās izvēles piesaistītas darbībai. Vizuālais attēls zemāk fiksē lielāko daļu šo dimensiju, lai neliels reprezentatīvs fragments paliktu salasāms. Skaits apraksta konkrētu šūnu un līgumu reģistru, nevis apgalvojumu, ka formāta etiķete vai plaša iespēju nozīmīte vien izskaidro izpildes ceļu.

Kā tas tiek glabāts, kā tas tiek summēts.

Kurš ceļš tiek izvēlēts, saskaņā ar kuru līgumu.

Paraugs ir mazs, jo implementācijas reģistrs nav.

Viens algoritms pārdzīvo katru ierobežojumu

Core iekšienē, nevis starp piegādātājiem

Pienāk jauns platums, iepakojums, resursdators vai līgums.

Kurš kods darbojās, uz kuras mašīnas, norādīts.

Tas pats aktīvs, tas pats īpašnieks, jauns nosacījums.

Pirmais mantotais pieņēmums, ko Core noņem, ir tas, ka vienam datu tipam vajadzētu dominēt pār visu.

nav pakāpiena, kas būtu pētniecības funkcija

Procesoram vajadzētu būt tikpat nomaināmam kā datu tipam.

Core neuzskata vienu paātrinātāju ekosistēmu par mākslīgā intelekta definīciju un visu pārējo par mazāk nozīmīgu portu. Tā operācijām ir skalāras atsauces implementācijas un mērķim specifiski ceļi atbalstītajos CPU, GPU, FPGA, pārlūkprogrammas un izvietošanas backendos. Izpildlaiks izvēlas implementāciju atbilstoši pieejamajai mašīnai un darbam piesaistītajai politikai.

Mūsdienīgs x86 procesors var izmantot savas vektoru instrukcijas. ARM un Apple silīcijs var izmantot savus vietējos ceļus. NVIDIA, AMD un Apple GPU var izmantot savus attiecīgos backendus. Pārlūkprogrammas izpilde var izmantot WebAssembly vai WebGPU, kur tas ir piemēroti. Izvietošanas programmas var mērķēt uz specializētu aparatūru. Procesors ir operācijas galamērķis. Tas nav modeļa īpašnieks.

x86 vektori, ARM un Apple silīcija vietējie ceļi.

NVIDIA, AMD un Apple GPU savos backendos.

WebAssembly vai WebGPU, kur tas ir piemēroti.

Specializēta aparatūra izvietošanas programmām.

Plašas mērķa etiķetes ir lētas. Īpašumtiesības uz reālo ceļu ir daudz grūtākas.

Datu tips nebija atbalstīts, mērķa aparatūra mainījās, un kvantizatoram bija nepieciešama cita izpildvide.

Apkalpošanas steks nevarēja atkārtot rezultātu. Iepirkums atvēra vēl vienu piegādātāja pārskatu.

Kvantizatoram bija nepieciešama cita izpildvide

Jūs nepievienojāt vienu funkciju. Jūs atklājāt vēl vienu caurumu mašīnā.

Ar roku pielāgots nozīmē, ka kādam pieder rezultāts

Plašu API ir viegli reklamēt. Plašas mašīnas līmeņa īpašumtiesības ir daudz grūtākas. Core neuzskata operāciju par pārklātu tikai tāpēc, ka vispārīga implementācija kompilējas citā mērķī. Atbalstītie ceļi ir implementēti un pielāgoti to faktiskajai operācijas, attēlojuma, iepakojuma, backend un instrukciju kopas kombinācijai.

Binārā matricu reizināšana AVX-512 netiek uzskatīta par peldošā komata matricu reizināšanu ar mazākām vērtībām. Iepakoto bitu operācijas izmanto mašīnai pieejamās bitu instrukcijas. Veselu un fiksētā komata operācijas izmanto pareizo akumulatoru un pārplūdes uzvedību. GPU ceļi izmanto mērķa izpildes struktūru. Skalārās implementācijas paliek kā atsauce un universālā grīda. Tas rada atbildīgu atbildi uz vienkāršu jautājumu: kāds kods faktiski veica šo operāciju šajā mašīnā? Core var nosaukt ceļu.

Rakstīta tam, kas faktiski tiek aprēķināts.

Bitu instrukcijas bitiem, nevis mērogoti peldošā komata skaitļi.

Pareiza pārplūdes uzvedība, pēc dizaina.

NEON kodoli, kas rakstīti ARM pašai vektoru arhitektūrai.

Šīm īpašumtiesībām jāturpinās ārpus kodola un visā modeļa dzīves ciklā.

Viena mašīna no definīcijas līdz secinājumiem

Novirzīts uz noregulētu ceļu resursdatoram.

Salīdzināts un atkārtoti izpildīts tajā pašā mašīnā.

Kad dzīves cikls ir saskaņots, variācija var kļūt par līgumu, nevis nejaušību.

Core nosaka līgumu par ceļu, kas faktiski tika izpildīts. Core Native binārās, trīskāršās, parakstītās un neparakstītās veselo skaitļu, fiksētā punkta, adaptīvās un precīzās ceļi ir tīri deterministiski, ja tie ir aptverti, bez sēklas. Core Native peldošā, bfloat, bloku mērogotā un mikro mērogotā ceļi izmanto sēklotu atkārtojumu. Izvēles Core uz Kera padara atbalstītos ceļus šajās peldošajās saimēs arī tīri deterministiskus.

Regulēta zema bitu, Q formāta vai adaptīva darbplūsma var prasīt bit-identisku Core Native atkārtojumu. Peldošās saimes darbplūsma var izmantot fiksētu sēklu un pilnīgu ierakstu Core Native. Radošā paraugu ņemšana paliek atsevišķa ģenerēšanas izvēle. Izvietojums, kas prasa tīri deterministisku bfloat, bloku mērogotu, mikro mērogotu vai parasto peldošo izpildi, var izmantot Core uz Kera un noņemt sēklu. Šie ir dažādi deklarēti līgumi izvēlētajai šūnai, nevis savstarpēji aizvietojami mārketinga nosaukumi katram atkārtotam rezultātam.

Binārās, veselo skaitļu, Q, adaptīvās un precīzās ceļi. Bez sēklas.

Peldošā, bfloat, bloku mērogotā un mikro mērogotā atkārtojums.

Atbalstītie peldošās saimes ceļi, bez sēklas.

Kad uzvedība mainās, vienai sistēmai joprojām vajadzētu piederēt skaidrojumam.

Kad ražošanas rezultāts mainās sadrumstalotā kaudzē, atbildība ir sadalīta. Ietvars vaino eksportētāju. Eksportētājs vaino izpildlaiku. Izpildlaiks vaino kodolu. Kodols vaino draiveri. Draiveris vaino aparatūru. Core apvieno šīs atbildības vienā sistēmā.

Modeļa definīciju, skaitliskās izvēles, izvēlēto aizmugursistēmu, nosūtīšanas ceļu, determinisma režīmu un iegūto izpildes ierakstu var pārbaudīt kopā. Tas nenozīmē, ka visas ārējās atkarības pazūd. Datu avoti, lietojumprogrammas, operētājsistēmas un aparatūra joprojām pastāv. Tas nozīmē, ka AI mašīnai pašai ir viena atbildības robeža. Pārskats var jautāt, kura implementācija tika izpildīta, uz kura atbalstītā mērķa un saskaņā ar kuru atkārtojuma līgumu, bez nepieciešamības salikt atbildi no vairāku piegādātāju iekšējām sistēmām.

pārbaudīts kopā, nevis starp piegādātājiem

Attēlojums, platums, akumulators, režīms.

Izvēlētais ceļš un mašīna, uz kuras tas darbojās.

Ieraksts, kas ļauj izpildi pārbaudīt vēlreiz.

Core uztur vienu AI mašīnu, bet tai ir divas izpildes pozas.

Abām pozīcijām būtu jāļauj izvietošanai pārvietoties, neaizstājot AI sistēmu.

Aparatūra var mainīties, neaizstājot AI sistēmu

Infrastruktūras lēmumi nedrīkst piespiest pārrakstīt modeli. Core saglabā modeli, operatora virsmu, skaitlisko dizainu un izpildes līgumu vienā sistēmā, kamēr izvietošanas pozīcija mainās. Izvēlētais backend var atšķirties. Organizācijai nav jāpārbūvē AI stekas ap to.

Licencēta komanda var darbināt Core uz organizācijas kontrolētiem klasteriem vai darbstacijām. Regulēta programma var prasīt pilnībā izolētu vidi. Produkts var pārvietot daļu savas secinājumu apstrādes uz malu, savukārt pārlūkprogrammas lietotnei var būt nepieciešams lokāls izpildes mērķis. Core saglabā šīs licencētās darbības pozīcijas vienā mašīnā, neapgalvojot, ka katrs backend atbalsta katru šūnu. Core nav pārvaldīta pakalpojuma produkts. Licence apraksta darbības pozīciju un tās atbalstīto apjomu, nevis apgalvojumu par katru iespējamo mērķi vai darba slodzi.