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本文是LLM系列文章，针对《Break the Sequential Dependency of LLM Inference Using LOOKAHEAD DECODING》的翻译。
大型语言模型（LLM）的自回归解码是内存带宽受限的，导致高延迟和现代加速器并行处理能力的严重浪费。现有的加速LLM解码的方法通常需要一个草稿模型（例如推测解码），这很难获得，也无法推广。本文介绍了LOOKAHEAD DECODING，这是一种精确的并行解码算法，可以加速LLM解码，而不需要辅助模型或数据存储。它允许按步骤交易日志（FLOP）来减少总解码步骤的数量，在单个或多个现代加速器上更具并行性，并且与并发内存高效注意力（例如FlashAttention）兼容。我们实现的LOOKAHEAD DECODING可以在MT台上将自回归解码速度提高1.8倍，在代码完成任务中在多个GPU上具有很强的扩展性，可以提高4倍。我们的代码可在https://github.com/hao-ai-lab/LookaheadDecoding上可用。
LLM Inference
基于OSPF技术的某企业网络设计（完整文档+ENSP拓扑图)
主要对网络规划与设计，以企业网络为背景，对某个中型企业网络进行规划设计，该企业总部在南京，在常州有一个分公司，需要实现总部和分公司能够访问外网，能够让分公司内的用户或主机访问总部服务器的资源，并且保证数据的安全性。在这次总部企业网络设计中，考虑到资金的问题，核心层部署2台核心三层交换机，负责转发总部内部用户的流量，并充当内部用户网关，能够实现内部不同网段的用户之间的连通性。对于一些对网络比较敏感的企业或用户，对网络的要求较高，对于网络的稳定性和安全性也有较高的要求。
Buck-Boost电路
前面我们学习了降压的Buck电路 (左图) 和升压的Boost电路 (右图)，那么如果我们把Buck电路和Boost电路结合一下会发生什么情况？ 我们尝试着画一下： 我们用Buck电路作为输入，然后用Boost电路进行调整，最后输出。因此Buck电路中的负载、Boost电路的电源都可以删掉。得到下图： 由于Buck电路中的C2的作用是在输出的时候滤波，这个功能已经由Boost电路中的C1实现了，因此可以删除Buck电路中的C2电容。得到下图： 这里两个电感处于串联状态，可以合二为一，得到下面的电路：
从零构建个人知识库：Obsidian与Git实践打造可生长的第二大脑
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保姆级教程：在Ubuntu 20.04上搞定pybind11，解决‘找不到头文件’的坑
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【四足机器人项目实战】四足机器人腿部机械结构设计
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 TODO:写完再整理 文章目录系列文章目录前言 前言 认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！ 本文先对四足机器人–腿部机械结构设计做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章 提示：以下是本篇文章正文内容 为了减轻腿部惯量，使用有限元分析着重进行轻量化设计，小腿采用工字梁方案，大腿采用内部镂方案，并使用1.5 mm的AL 6061硬质材料，轻量化的腿部设了腿部运动时摆动
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LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
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