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JohnWilson
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2026年6月29日

北京大学とDeepSeekは、大規模言語モデル向けの推論高速化フレームワーク「DSpark」をオープンソース化しました。このフレームワークは、半自己回帰型アーキテクチャと信頼度ベースのスケジューリングを採用し、高並行環境におけるレイテンシと計算リソースの無駄を低減します。 テストの結果、DSparkは特に長文処理タスクにおいて、Eagle3やDFlashを上回る性能を発揮することが確認されました。DeepSeek-V4に実装されており、完全なソースコードはGitHubで公開されています。

北京大学とDeepSeekは、大規模言語モデル向けの推論高速化フレームワーク「DSpark」をオープンソース化しました。このフレームワークは、半自己回帰型アーキテクチャと信頼度ベースのスケジューリングを採用し、高並行環境におけるレイテンシと計算リソースの無駄を低減します。 テストの結果、DSparkは特に長文処理タスクにおいて、Eagle3やDFlashを上回る性能を発揮することが確認されました。DeepSeek-V4に実装されており、完全なソースコードはGitHubで公開されています。
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