黄仁勋：CPU性能扩展速度下降 处理密集型应用应得到加速

黄仁勋：CPU性能扩展速度下降 处理密集型应用应得到加速 在黄仁勋看来，如果我们需要处理的数据继续呈指数级增长，但处理的性能却没有提升，我们将经历计算膨胀和计算成本的提升。他指出，有一种更好的方法增强计算机的处理性能，那便是通过计算机增强CPU提供加速工作，通过专用处理器做得更好。“现在，随着CPU扩展速度放缓，最终基本停止，我们应该加快让每一个处理密集型应用程序都得到加速，每个数据中心也肯定会得到加速，加速计算是非常明智的，这是很普通的常识。”黄仁勋表示。他指出，计算机图形学是一门完全可以并行操作的学科。计算机图形学、图像处理、物理模拟、组合优化、图形处理、数据库处理，以及深度学习中非常著名的线性代数，许多类型的算法都非常适合通过并行处理来加速。因此，英伟达通过为CPU添加专用的辅助处理器，来实现了对于密集型应用程序的加速。“由于这两个处理器可以并行工作，它们都是自治的，具有更多独立的值，我们可以将100个单位的时间加速到1个单位的时间，速度快得令人难以置信。”黄仁勋表示。 ... PC版： 手机版：

《【imooc-227】Go语言实战流媒体视频网站，高效学习Go高性能开发 - 带源码课件》

《【imooc-227】Go语言实战流媒体视频网站，高效学习Go高性能开发 - 带源码课件》 简介：本书提供了关于【imooc-227】Go语言实战流媒体视频网站，高效学习Go高性能开发 - 带源码课件的深度解析，涵盖其发展背景、核心概念以及实际应用。通过真实案例与科学研究，帮助读者理解其重要性，并掌握相关技能或知识点。适合对该主题感兴趣的读者，让你在短时间内提升认知，拓宽思维边界。 标签：#【-带#【imo#知识#学习 文件大小：NG 链接：

：用 Rust 语言实现的 LangChain，提供了 LLM、Embeddings、VectorStores、Chn、Agen

：用 Rust 语言实现的 LangChain，提供了 LLM、Embeddings、VectorStores、Chain、Agents、Tools 等功能，并支持多种 LLM 和 VectorStores

用于评估大型语言模型(LLM) Agent在多步多模态任务中的工具使能力的基准数据集，包含超过 4000 个多步多模态任务，这些

用于评估大型语言模型(LLM) Agent在多步多模态任务中的工具使能力的基准数据集，包含超过 4000 个多步多模态任务，这些任务涉及 33 种工具，包括 13 种多模态模型、9 个公共 API 和 11 个图像处理模块 | #数据集

华为自研仓颉编程语言首次对外亮相 历时5年研发

华为自研仓颉编程语言首次对外亮相 历时5年研发 据悉，2019年，仓颉编程语言项目在华为诞生，历经5年研发，今日终于和全球开发者见面。仓颉编程语言通过现代语言特性的集成、全方位的编译优化和运行时实现、以及开箱即用的IDE工具链支持，为开发者打造友好开发体验和卓越程序性能。据介绍，仓颉编程语言是一款面向全场景智能的新一代编程语言，主打原生智能化、天生全场景、高性能，强安全。原生智能化：内嵌AgentDSL的编程框架，自然语言&编程语言有机融合；多Agent协同，简化符号表达，模式自由组合，支持各类智能应用开发。天生全场景：轻量化可缩放运行时，模块化分层设计，内存再小也能装得下；全场景领域扩展，元编程和eDSL技术，支持面向领域声明式开发。高性能：仓颉编程语言采用全并发 GC ，应用线程更流畅，响应更快。轻量化线程，并发性能更好，开销更少。强安全：安全DNA融入仓颉编程语言设计，帮助开发者专注于业务逻辑，免于将太多精力投入到防御性编程中，编码即安全，漏洞无处藏。当前在鸿蒙原生应用的开发中，支持声明式UI，一次开发、多端部署的ArkTS语言已经被广泛使用。仓颉语言作为面向未来的新一代编程语言当前已经完成设计与实现并启动了开发者预览，未来将与ArkTS共同发展，为鸿蒙原生应用开发者提供极致高效的开发体验。 ... PC版： 手机版：

IBM发布开源模型Granite Code 在编程任务中超过谷歌模型

IBM发布开源模型Granite Code 在编程任务中超过谷歌模型 IBM 最近发布了一组名为"Granite Code"的开源型，旨在帮助企业完成各种软件开发任务，并在基准测试中表现出色。这些模型不仅过了一些较大的开源竞争对手，而且在编程任务中展现出了强大的性能。Granite Code 型分为基础模型和指导模型，每种模型都有四个不同规模的变种，参数数量从30到340亿不等。这些模型的上下文窗口相对较短，例如，其中一个模型的上下文窗口只有128K，这限制了其在包含特定文档或自己的代码库等提示信息时的有效性。不过，IBM 目正在开发具有更大上下文窗口的版本。基础模型的训练分为两个阶段。第一阶段使用自116种编程语言的3-4万亿个标记进行训练，以建立广泛的理解能力。在第阶段，这些模型使用来自高质量代码和自然语言数据的5000亿个标记进行进一步训练，以强逻辑推理能力。指导模型是通过对基础模型进行改进而创建的，改进方法包括筛选提交记录、自然语言指令记录和合成生成的代码数据集。在包括代码合成、调试、解释、编辑、学推理等多个基准测试中，Granite Code 模型在各个规模和基准测试中表现出色，常常超过开源模型两倍以上的大小。例如，在 HumanEvalPack 基准测试中，Granite-8B-Code-Base 的平均得为33.2%，超过Google最佳表现的 CodeGemma-8B 模型的21.3%，尽管 Granite-8-Code-Base 所使用的标记数量明显较少。这些模型的大部分训练数据来自一个清理过的 GitHub 集 StarCoderData 和其他公开可用的代码库。这一点非常重要，因为目前有一些关于其他代码型（包括 GitHub 本身）涉嫌侵犯训练数据版权的诉讼。IBM 计划定期更新这些模型，很快将推出具有更大上下文窗口以及针对 Python 和 Java 的专业化版本。这些模型已经在 Hugging FaceGitHub 上可用，并且也是 IBM 的 watsonx 企业平台的一部分。IBM 的 Granite Code 是一专门用于编程的开源模型，它们在基准测试中表现优异，同时具有较少的参数数量。些模型的特点包括灵活的规模选择、基于广泛训练数据的逻辑推理能力和良好的性能未来，IBM 还计划不断改进和更新这些模型，以满足不同编程任务的需求。产品入口: ... PC版： 手机版：