Together AI 与 Pearl Research Labs 合作降低 AI 推理成本
TL;DR · AI 摘要
Together AI 与 Pearl Research Labs 合作，通过 FlashAttention-4、ATLAS 等技术降低 AI 推理成本。
核心要点
- FlashAttention-4 提升推理速度达 1.3 倍。
- ATLAS 加速 LLM 推理性能至 4 倍。
- Batch Inference API 支持以 50% 更低成本处理数十亿 token。
结构提纲
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- §合作背景
Together AI 与 Pearl Research Labs 联合推出多项技术以优化 AI 推理成本。
- §关键技术
介绍 FlashAttention-4、ATLAS 和 Batch Inference API 等核心技术。
展示 Together AI 的 GPU 集群、模型推理平台及存储解决方案。
思维导图
用一张图看清主题之间的关系。
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- AI 推理成本优化
- 技术突破
- FlashAttention-4
- ATLAS
- 产品服务
- GPU 集群
- 模型推理平台
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
FlashAttention-4 实现了比 cuDNN 快 1.3 倍的推理速度。
ATLAS 通过运行时学习加速器将 LLM 推理速度提升至 4 倍。
Batch Inference API 可以在 50% 更低成本下处理数十亿 token。
Together AI 与 Pearl Research Labs 合作降低 AI 推理成本
⚡️ FlashAttention-4: 相比 NVIDIA Blackwell 上的 cuDNN 快速达 1.3 倍 →
Introducing Together AI's new look →
🔎 ATLAS: 实时学习加速器，实现高达 4 倍更快的 LLM 推理 →
⚡ Together GPU Clusters: 自助服务 NVIDIA GPU，现已全面推出 →
📦 Batch Inference API: 对大多数模型而言，处理数十亿个标记的成本降低 50% →
🪛 Fine-Tuning 平台升级：更大的模型、更长的上下文 →
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推理
发布日期：2026年5月15日
Together AI与Pearl Research Labs合作降低AI推理成本
- 作者 Simran Arora, Pablo Cases, Julia Zhang, Karina Hernandez
Together AI的使命是让AI更加普及和广泛分布。今天，我们很兴奋地宣布与Pearl Research Labs建立独家合作伙伴关系，Pearl Research Labs是Pearl Network区块链协议的创建者。该协议使用有用的功证明（Proof of Useful Work）来利用推理和训练工作负载的计算能力，以安全地保护区块链并挖掘一种新的加密货币，从而抵消AI工作负载的成本。
Pearl的数学突破在于通过获取在训练和推理计算的前向和反向传递过程中发生的矩阵乘法的强证明，生成Pearl加密货币。在与Pearl Research Labs的合作中，我们推出了一个新推理端点用于Gemma-4-31B-it-pearl，这是一个指令调优模型。该端点的价格因加密货币发行的未来价值而降低了超过25%。随着¶PRL的现货价格上升，我们预计会更多地利用Pearl发行所产生的价值，进一步降低该端点的价格。
这是我们第一个整合Pearl网络的产品。最终，我们计划扩展我们的基于Pearl的产品组合，并提供让客户直接获得部分货币发行的方式。
_Pearl通过允许每个为AI训练和推理提供算力的GPU周期同时产生一种原生的权益证明数字资产——¶PRL硬币，而无需额外成本，改变了AI的单位经济。因此，Pearl的技术突破提高了GPU的经济吞吐量，并降低了大语言模型每标记的价格。_
_Pearl Research Labs非常高兴能与Together AI及其世界级的研究和推理工程团队合作，推出首个因Pearl硬币与推理标记并行生成而获得折扣的推理端点。_
_– Omri Weinstein，Pearl Research Labs联合创始人兼首席执行官_
了解更多关于该协议的信息，请访问Pearl Research Labs，并尝试我们的首个Pearl端点 www.together.ai/models/gemma-4-31b-it-pearl！
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