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この度、ドクターシーラボ VC100の ブランドアンバサダーに就任致しました🥹✨ まさか、スキンケア商品の アンバサダーに起用して頂けるとは😭😭 ただただ光栄です😭👏 3/4〜TVCMも放映開始です🥹✨ ▼TVCM(WEB先行公開中) #山本彩# #ドクターシーラボ# #VC100#

ドクターシーラボ✨ VC100のブランドアンバサダーに就任🎉 #VC100エッセンスローションEX# の新TVCMが、3月4日(月)より放映開始となりますのでお楽しみに😉 🔻TVCM（WEB先行公開中）🔻 🔻商品ページはこちら🔻 #山本彩# #ドクターシーラボ# #VC100#

律师用八块 2018 年的 V100 跑出接近 NVFP4 质量的 DeepSeek-V4.1-Flash。 一位在 r/LocalLLaMA 发帖的律师（“GPU 太多”系列第五篇）公开了名为 Volta-Max-uPLIft 的仓库，能在八块 2018 年的 V100 SXM2 显卡上运行 DeepSeek-V4.1-Flash，支持 524K 上下文，单路解码超过 100 tok/s，同时开两个对话时约 160 tok/s。其实际法律工作流如今完全跑在这套本地栈上，不再依赖前沿模型的 API。 这说明近十年前的数据中心显卡，配合选择性的专家升精度量化和手工调优的 Volta 内核，也能以可用速度和长上下文服务 552B 参数的专家混合模型；对于已经拥有 V100 集群的团队来说，这是购买 Blackwell 硬件之外的一条现实路径。而使用者是一位并非机器学习专家的法律从业者、却把它当作日常生产工具，更说明完全本地化、保护隐私的大模型部署在律师等受监管行业已经具备可行性。 核心技巧是“升精度”（uplift）：所有被路由到的专家先以 2-bit 记录常驻显存，然后按在四类文本上统计出的激活频率，把最常被调用的专家逐个替换为 NVIDIA 的 NVFP4 权重，直到显存装满，从而在不需要整模型 4-bit 的情况下达到接近 NVFP4 的质量。该方案在一台双路 Rome 服务器（512 GB 3200 MHz ECC 内存）上采用 PP2xTP4 并行，作者也说明基准数据由 Claude Code 生成，属于自测数据而非第三方独立验证。

4090 还是不够用 调了很多参数才看到这个 Finished，太不容易了 不过还只是试 10s 内的，试试 1 分钟以上看看 官方也是推荐 V100，那内存也比 4090 高 现在把模型都搞到 L40 上去试试

Here's a simple model I wrote yesterday (it learns to estimate a similarity metric between pairs of sequences). It runs with all backends -- no code changes. Tried PT -> trains at 24ms/step on V100. Tried JAX -> trains at 10ms/step on V100.

JAX is fast ⏩ Benchmarking Mistral 7B inference on a V100 (float16, batch_size 10): the throughput of the KerasNLP implementation with JAX is over 2x higher than the Hugging Face PyTorch one (compiled). Worth noting that this is "out of the box" performance: the KerasNLP model is not optimized for performance. It's written the way anyone would naively write a Keras 3 LLM.

A major advantage of using Keras 3 with the JAX backend: it's fast. And it's fast out of the box, without any need for careful performance optimization. Gemma 2B inference for a single prompt runs at 116 token/s on a V100, a 3.3x increase over the HF/PT implementation.

Added a new demo to minGPT that trains a GPT on pixels of CIFAR-10 images instead of text. Quite powerful that one can run the same training code/model on both domains. Notebook: . Produced reasonable samples after ~only 30 minutes on an 8-GPU V100 node: