10月17日消息，最近，EXO实验室展示了其最新成果：将两台NVIDIA的DGX Spark迷你超算与苹果的M3 Ultra Mac Studio相结合，成功打造出一个高效的AI协同网络，实现了AI性能的大幅提升。
这得益于EXO实验室的主要项目EXO，其核心在于其能够将大型语言模型（LLM）的推理任务智能分配到不同的硬件设备上。
传统上，推理任务通常依赖于单一的GPU或加速器，而EXO则能够自动将工作负载分散到用户所拥有的各种设备上，无论是桌面电脑、笔记本、工作站、服务器、平板电脑甚至智能手机，都可以成为这个协同AI网络的一部分。
在EXO的最新演示中，两台NVIDIA DGX Spark与苹果的Mac Studio被组合在一起，以充分利用了每台机器的独特优势。
DGX Spark拥有强大的计算能力，而Mac Studio则拥有超宽的内存位宽和快速的数据传输能力著称，EXO 1.0版本将这两者融合为一个单一的推理管道，并且效果出奇地好。
在EXO使用Meta的Llama-3.1 8B模型进行的基准测试中，这种混合设置比单独使用Mac Studio的速度快了2.8倍。
这还是在使用相对较小的8B模型和8K-token的情况下，如果使用更长的提示或更大的模型，性能提升可能会更加显著。
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