广东
近日，DeepSeek推出Janus Pro模型，以其卓越性能和高精度在业界引起轰动。英特尔Gaudi 2D AI加速器已对该模型进行优化，大幅降低了AI开发者部署和优化复杂任务的成本，满足了行业对推理算力的需求，为AI应用的广泛落地和规模化发展提供了坚实支撑。
作为一款创新性的AIGC模型，DeepSeek Janus模型集成了多模态理解和生成功能。该模型首次采用统一的Transformer架构，突破了传统AIGC模型依赖多路径视觉编码的限制，实现了理解与生成任务的一体化支持。Janus Pro通过优化训练策略和扩展模型规模，显著提升了文生图等功能的性能与稳定性，并提供了10亿参数和70亿参数两个版本，在性能与精度上展现了较强的竞争力。
在Janus Pro统一的Transformer架构下，文生图模型的吞吐量高低已经从依赖加速器的高算力向充分利用HBM内存高带宽和大容量转换。英特尔Gaudi 2D凭借2.45TB/s的高带宽和96GB HBM的大容量内存，为Janus Pro模型提供了强大的计算支持，使其在生图批处理任务中，随着批量大小的增加，吞吐性能得到显著提升，大幅缩短任务处理时间。
与此同时，结合英特尔Optimum-Habana框架的优化，英特尔Gaudi 2D显著提升了文生图任务的吞吐性能和推理效率，仅需约10秒即可生成16张高质量的图片，性能表现卓越。而且，开发者仅需调整数行代码，即可实现这一结果，极大降低了开发门槛和迁移成本，为AI应用的高效部署提供便利。 同时，DeepSeek的蒸馏模型在至强和Gaudi平台上得到支持，为客户创造了更优的总体拥有成本，推动了AI技术的普及。
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