Новости

Announcing Long-Context Training on TPUs with MaxText Context Parallelism- Google Developers Blog

Google Developers · Опубликовано 9 ноября 2026 г. · 3 мин чтения

За 30 секунд

Что произошло: Google released MaxText v0.2.4 with four context parallelism strategies for training long-context models on TPUs, achieving 70% MFU on sequences up to 4 million tokens.
Почему это важно: ML engineers training large language models on Google Cloud TPUs who need to handle sequences longer than fit in a single chip's memory.
На что обратить внимание: Context parallelism strategies have different tradeoffs; choice depends on model architecture, KV head count, and whether gathered keys-values fit in HBM. Performance varies significantly by strategy and sequence length.

Каждый разбирает, как работает техника, когда она оправдывает затраты и где ломается.

Один паттерн, один компромисс, одна история сбоя в продакшене. Короткий еженедельный брифинг для тех, кто строит агентные системы.

Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.

Новости

Google Developers · Опубликовано 9 ноября 2026 г. · 3 мин чтения

Что произошло: Google released MaxText v0.2.4 with four context parallelism strategies for training long-context models on TPUs, achieving 70% MFU on sequences up to 4 million tokens.
Почему это важно: ML engineers training large language models on Google Cloud TPUs who need to handle sequences longer than fit in a single chip's memory.
На что обратить внимание: Context parallelism strategies have different tradeoffs; choice depends on model architecture, KV head count, and whether gathered keys-values fit in HBM. Performance varies significantly by strategy and sequence length.

Каждый разбирает, как работает техника, когда она оправдывает затраты и где ломается.

Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.