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La nueva tecnología DeepSeek se adapta a los chips Apple, acelerando el modelo local en Mac un 60%

El proyecto de código abierto DSpark de DeepSeek, originalmente diseñado para acelerar modelos de lenguaje en GPUs de centros de datos, ha sido adaptado por el ingeniero Abdur Rahim para funcionar de forma nativa en chips Apple (mlx-dspark). Esta adaptación logra aceleraciones de aproximadamente 1.6x para Gemma-4 12B y 1.4x para Qwen3-4B en un Mac con M4 Pro, manteniendo una precisión de salida idéntica al modelo original (byte por byte), incluso con muestreo por temperatura. La clave de DSpark es el "decodificado especulativo": un modelo pequeño y rápido (draft) genera varios tokens candidatos que luego son verificados de manera eficiente por el modelo principal (target). Rahim optimizó este proceso para la arquitectura Apple Silicon, utilizando cuantización de 4 bits para el modelo draft (1.8 GB) y 8 bits para el target, logrando una tasa de aceptación del 82%. Posteriormente, el proyecto integró también DFlash, una técnica alternativa de decodificación especulativa que genera bloques de tokens en paralelo. DFlash mostró un rendimiento superior (hasta ~2.1x de aceleración) en tareas estructuradas como código y matemáticas, mientras que DSpark es más eficaz en conversaciones abiertas. La versión mlx-dspark v0.0.3 ahora permite elegir entre ambos métodos según la tarea. Este trabajo demuestra la viabilidad de ejecutar eficientemente LLMs avanzados localmente en hardware Apple, combinando velocidad y precisión.

marsbit07/03 12:25

La nueva tecnología DeepSeek se adapta a los chips Apple, acelerando el modelo local en Mac un 60%

marsbit07/03 12:25

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