ME न्यूज़ के अनुसार, 15 अप्रैल (UTC+8), डोंगचा Beating के मॉनिटरिंग के अनुसार, AI प्रोग्रामिंग टूल Cursor ने अपने मल्टी-एजेंट सिस्टम और NVIDIA के सहयोग प्रयोग का खुलासा किया। यह सिस्टम 27 Blackwell B200 GPU पर तीन सप्ताह तक स्वतंत्र रूप से चला, जिसमें DeepSeek, Qwen, Gemma आदि 124 से अधिक उत्पादन-स्तरीय ओपन-सोर्स मॉडल्स से प्राप्त 235 वास्तविक ऑपरेटर ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं के लिए GPU ऑपरेटर कोड को शून्य से लिखा और ऑप्टिमाइज़ किया गया, जिससे समग्र रूप से 38% की ज्यामितीय माध्यिका गति में वृद्धि हुई। GPU ऑपरेटर ऑप्टिमाइज़ेशन सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग का सबसे कठिन क्षेत्रों में से एक है, जिसमें इंजीनियर को चिप आर्किटेक्चर, असेम्बली-लेवल के निर्देश और मेमोरी स्केड्यूलिंग में विशेषज्ञता होनी चाहिए, एक उच्च-प्रदर्शन ऑपरेटर को अक्सर अनुभवी विशेषज्ञों को महीनों या सालों का समय लगता है। Cursor का मल्टी-एजेंट सिस्टम 235 सभी समस्याओं को एक साथ संभालता है: एक प्लानिंग एजेंट कार्यों को आवंटित करता है और प्रदर्शन मापदंडों के आधार पर सक्रिय रूप से स्केड्यूल करता है, कई कार्य एजेंट समानांतर रूप से ऑप्टिमाइज़ करते हैं, और सिस्टम स्वयं NVIDIA के SOL-ExecBench बेंचमार्क पाइपलाइन को कॉल करके "परीक्षण, डीबग, ऑप्टिमाइज़" का स्वचालित चक्र बनाता है, पूरी प्रक्रिया में मानव हस्तक्षेप के बिना। सिस्टम ने CUDA C (इनलाइन PTX असेम्बली सहित) और CuTe DSL दोनों भाषाओं में प्रत्येक के लिए एक-एक प्रयोग किया, पहली में सबसे नीचले हार्डवेयर निष्पादन क्षमता का परीक्षण किया, दूसरी में पब्लिकली प्रशिक्षित डेटा में लगभग मौजूद नहीं होने वाले Nएपीआई की सीखने की क्षमता का परीक्षण किया। 235 समस्याओं में, सिस्टम 149 (63%) पर मूलबुत्तव्य पर प्रभुत्व प्राप्त किया, जिनमें 45 (19%) पर 2x से अधिक की गति में सुधार हुआ। तीन प्रतिनिधि परिणाम: 1. BF16 समूहीकृत प्रश्न-ध्यान (Llama 3.1 8B इनफ़्रेन्स सीन से प्राप्त): FlashInfer पुस्तकालय से 84% तेज़, SOL स्कोर 0.9722, हार्डवेयर सैद्धांतिक सीमा (1.0) के करीब 2. BF16 मैट्रिक्स गुणन:शून्य से उत्पन्न हुआ ऑपरेटर NVIDIA cuBLAS हस्त-अनुकूलित प्रदर्शन का 86% है, LLMइनफ़्रेन्स-डिकोडिंग में सामान्यतः प्रयुक्त M-छोटे मामलों में मूलबुत्तव्य को 9% तक पीछे छोड़ता है 3. NVFP4 मिश्रित-विशेषज्ञ-स्तरीय रैखिक-ऑपरेशन (Qwen3 मोई मॉडल से प्राप्त): सिस्टम स्वयं 4-बिट FP क्वांटाइज़ेशन की सीमा पहचानता है और समय-उचित-एकीकरण-अनुकूलन करता है, 39% की गति में सुधार Cursor ने स्वीकार किया है कि समग्र मीडियन SOL स्कोर केवल 0.56 है, जहाँ महत्वपूर्ण सुधार की संभावना है, मुख्य कारण GPU संसाधनों की सीमा (235 समस्याओं के लिए 27 GPU)। Cursor कहता है कि "इन मल्टी-एजेंट प्रौद्योगिकियों को शीघ्र ही मुख्य製品 में एकीकृत किया जाएगा।" IDE कंपनी का AI-एजेंट GPU-असेम्बली-लेवल पर मानव-शीर्ष-विशेषज्ञों के प्रदर्शन के करीब पहुँच गया है, जो "आपके लिए 'ऐप' कोड"लिखने"की कहानी से कहीं बड़ा है। (स्रोत: BlockBeats)
कर्सर मल्टी-एजेंट सिस्टम ने तीन सप्ताह में 235 NVIDIA GPU ऑपरेटर्स को अनुकूलित किया, हार्डवेयर सीमाओं के करीब पहुँचकर
KuCoinFlashसाझा करें
सारांश
ऑन-चेन समाचार: 15 अप्रैल (UTC+8) को, AI प्रोग्रामिंग टूल Cursor ने NVIDIA के साथ अपने मल्टी-एजेंट सिस्टम का उपयोग करते हुए सहयोग की घोषणा की। तीन सप्ताह में, यह सिस्टम 27 Blackwell B200 GPU पर 124 ओपन-सोर्स मॉडल्स से 235 वास्तविक-दुनिया GPU ऑपरेटर्स को अनुकूलित किया और 38% का ज्यामितीय माध्य गति वृद्धि प्राप्त की। वास्तविक दुनिया के संपत्ति (RWA) समाचार: 149 ऑपरेटर (63%) बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जिनमें से 45 (19%) में 2x से अधिक त्वरण देखा गया। प्रमुख सुधारों में 84% तेज़ BF16 समूहित क्वेरी ध्यान और 39% तेज़ NVFP4 MoE परत संचालन शामिल हैं। Cursor ने GPU संसाधन सीमाओं को नोट किया है और मल्टी-एजेंट प्रौद्योगिकी को अपने मुख्य उत्पाद में एकीकृत करने की योजना बनाई है।
स्रोत:मूल दिखाएं
डिस्क्लेमर: इस पेज पर दी गई जानकारी थर्ड पार्टीज़ से प्राप्त की गई हो सकती है और यह जरूरी नहीं कि KuCoin के विचारों या राय को दर्शाती हो। यह सामग्री केवल सामान्य सूचनात्मक उद्देश्यों के लिए प्रदान की गई है, किसी भी प्रकार के प्रस्तुतीकरण या वारंटी के बिना, न ही इसे वित्तीय या निवेश सलाह के रूप में माना जाएगा। KuCoin किसी भी त्रुटि या चूक के लिए या इस जानकारी के इस्तेमाल से होने वाले किसी भी नतीजे के लिए उत्तरदायी नहीं होगा।
डिजिटल संपत्तियों में निवेश जोखिम भरा हो सकता है। कृपया अपनी वित्तीय परिस्थितियों के आधार पर किसी प्रोडक्ट के जोखिमों और अपनी जोखिम सहनशीलता का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करें। अधिक जानकारी के लिए, कृपया हमारे उपयोग के नियम और जोखिम प्रकटीकरण देखें।