Laplace 3B线性注意力模型在AWS Trainium2上训练与推理实验报告
当前事件综述（非历史快照）
Laplace 3B线性注意力模型在AWS Trainium2上实现训练约120,000 tokens/秒吞吐与推理11,544 output tokens/秒，其核心特性是每序列仅保持29.5 MB恒定的递归状态，该状态独立于上下文长度且仅为同规模KV cache的1/82。
AI 根据报道生成 · 11 天前更新
事件探索工作台
同一时点联动报道、关系与证据。
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- AWS Machine Learning Blog · 一手资料Laplace 3B 线性注意力模型在 AWS Trainium2 上训练与推理实验报告查看原始来源 ↗
按本站首次发现时间回放。历史图谱与证据使用同一时点；完整综述与热度仍是当前视角。
事件进展
1 条进展2026/10/21 05:39:12
Laplace 3B 线性注意力模型在 AWS Trainium2 上训练与推理实验报告AWS Machine Learning Blog
按本站首次收录时间筛选；只显示代表报道在此时点前已收录的进展。当前事件归组可能后来修订，不是完整历史快照。
此时的实体关系
正在读取历史关系…
历史重建（非精确快照）：按首次收录与关系记录时间筛选；实体名、关系陈述和事件归组可能已经被后来修订，不能将其当作当时原始记录。 下方综述与完整来源索引仍属于当前视角。
Story 路线
从第一份公开证据到最新进展的逐站路线；每一站都带着自己的证据和不确定性。
- 110月21日 00:00收录于 10月21日 05:39单一来源
在AWS Trainium2上训练并服务i14的Laplace 3B线性注意力模型
核对原始报道 ↗ AWS Machine Learning Blog在探索工作台回到这个时点
不确定性标注指出需要核对原文的地方，不是已证实的因果。
完整来源索引（截至目前）
目前公开的报道索引，不属于历史回放。
一手资料 · 1 篇
- AWS Machine Learning Blog · 10月21日 05:14Laplace 3B 线性注意力模型在 AWS Trainium2 上训练与推理实验报告
i14 在 AWS Trainium2 上训练并推理 Laplace 3B 线性注意力模型。训练阶段在单节点单实例上实现约 120,000 tokens/秒的吞吐量，损失平滑下降至 2.3729；推理阶段通过未修改的 vLLM 引擎在 1,280 并发序列下实现 11,544 output tokens/秒。
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第三方报道 · 0 篇
目前尚未收录这一类可核实资料，不能把单方说法当作多方证据。
不同报道并不自动代表观点冲突；阅读原文核对事实、条件和发布日期。后续来源加入后此处会自动更新。
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- AWS Machine Learning Blog精选Laplace 3B 线性注意力模型在 AWS Trainium2 上训练与推理实验报告
i14 在 AWS Trainium2 上训练并推理 Laplace 3B 线性注意力模型。训练阶段在单节点单实例上实现约 120,000 tokens/秒的吞吐量，损失平滑下降至 2.3729；推理阶段通过未修改的 vLLM 引擎在 1,280 并发序列下实现 11,544 output tokens/秒。