bsℎ′ 压缩后宽度ℎ′ ≪ 隐藏层宽度ℎ MLA 架构： 1 ）分别对 Query 、 Key-Value pair 进行低秩压缩； 2 ）使 用 RoPE 获得位置信息； 3 ）使用 MHA 计算得到输出。 对 6DeepSH wkevi r而 opr言 iet ryn- s ri t d， DM istriLb

Moonshot 策略优化损失函数 长度惩罚奖励 31 ➢ Vision Data 构造 ➢ 真实世界数据 包括各个年级的科学问题，这些问题需要图形理解和推理能力；还包括需要视觉感知和推理能 力的位置猜测任务；以及涉及复杂图表理解的数据分析任务等。这些数据集提升了模型在真实世界场景中的视 觉推理能力。 ➢ 合成视觉推理数据 是人工生成的，包括程序化创建的图像和场景，旨在提高特定的视觉推理技能，例如理解

，从而快速筛选出最优设计方案。这种方法大大减少了人工试 错的时间，加速了设计迭代过程。在布局布线阶段，优化布局布线是集成电路设计中最为耗时的步骤之一，涉及到 芯片上数百万甚至数十亿个元器件的物理位置和连接。AI 技术可以在此阶段通过强化学习等方法，自动学习最优 的布局策略，实现快速而高效的布局布线，同时优化信号完整性、功耗和热管理等关键指标。 半导体晶圆制造过程极为复杂、精密，任何微小缺陷 TB（相当于三周的量）的原始图像和检查结果。 48 03 成功案例 机器学习模型部署在英特尔® 私有云中的高性能计算服务器上，使用英特尔® 至强® 可扩展处理器进行训练。模型在数十万张 晶圆图像上训练之后，部署到生产线的边缘位置。边缘上的模型推理工作负载（在摄像头控制器上）可以卸载到英特尔® ARC A770 独立 GPU 上，以加速图像分析。英特尔® 至强® 可扩展处理器提供强大的计算能力来处理繁重的工作负载，加快训练过