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Le transfert de poids est l'un des plus grands goulets d'étranglement lors de l'exécution de l'apprentissage par renforcement distribué sur des modèles à haute capacité. Notre premier blog de recherche Perplexity explique comment les ingénieurs en inférence de Perplexity ont exploité la communication point à point RDMA pour débloquer des mises à jour de paramètres ultra-rapides pour des modèles de trillions de paramètres. En exploitant des primitives RDMA de bas niveau, une planification statique et le pipelining, nous accélérons les mises à jour d'un ordre de grandeur, à seulement 1,3 seconde par mise à jour.

Présentation de l'API de recherche Perplexity Nous avons construit un index de recherche de milliards de pages web pour fournir des informations de qualité en temps réel provenant du web. Désormais, les développeurs ont accès à toute la puissance de notre index, offrant les résultats les plus précis en quelques millisecondes.