艺术家『公开榜』

关注频道 首先 先关注主群 https://t.me/SJZ_shijiazhuang0311 没在主群的会不定期抽查 查到就会永久封禁 车评鉴赏 https://t.me/SJZ_shijiazhuang

为了 纪念 忠犬八公 的 100 岁 生日，艺术家西努达在东京市中心的他“最忠实的朋友”纪念碑附近创作了一个房间形式的装置。她将

为了 纪念 忠犬八公 的 100 岁 生日，艺术家西努达在东京市中心的他“最忠实的朋友”纪念碑附近创作了一个房间形式的装置。她将在那里待整整一天！ 东方汇娱乐丨福利频道 TG中文大全丨TG最全资源 【福利来手摇快3(送彩金388)】 【福利来PC28(送彩金388)】

#币圈新闻 Telegram创始人杜洛夫

#币圈新闻 Telegram创始人杜洛夫 开放网络的好月份：风险投资界的大牌公司向TON投资了超过4亿美元，并公开支持了它。其中包括硅谷的传奇：红杉、基准、里比特、德雷珀、VY和其他世界著名的基金 在过去的一年里，TON已成为Telegram上创作者经济的支柱。这是数百万内容创作者和迷你应用程序开发人员的独家提款方式，也是大多数国家支付电报广告的唯一方式。每个与Telegram相关的资产从用户名到数字礼物只能作为基于TON的NFT进行交易，而Telegram Mini Apps仅使用TON作为其区块链。在不断创新的推动下，Telegram的应用程序内经济正在爆炸性地增加就像我们本月早些时候推出的Star Messages一样，一夜之间取得了成功，只有1月份推出的代币化礼物才能与之媲美 更重要的是，开放网络仍然是唯一大规模构建的区块链技术具有分片和为数十亿用户处理交易的能力。它是为数不多的具有真正、基本价值的区块链网络之一。我并不惊讶这个星球上最聪明的人支持TON 点击订阅频道@DNYKX 投稿/广告联系 @naonao01

#网友投稿 兜兜转转来菲快五年了,该经历的也差不多了

#网友投稿 兜兜转转来菲快五年了,该经历的也差不多了 赚到的钱，睡过的女人，谈过的感情 身边的朋友一个个都回国了 也不知道自己在坚持什么 警察也加过微信让早点回家,父母也四年多没有见过了 一直在徘徊的原因是什么，是因为赚到的钱都被花了,是因为回国不知道做些什么,一方面是在非习惯了来菲的学历大多不是很高吧,反正我是高中都没毕业在国内一个月几千块的工资不想做，眼高手低来菲之后的野心变大了,但是却没有相对应的能力换了几家公司，都是觉得自己做别的会更好，也有因为想回国辞职的 但是两次都在回国的前夕后悔了 一个大男人,因为想父母,在非得五年哭了不下十次 准备考虑回国的事情了 认真的考虑了 听父母的想法，回国，找前女友道歉，该结婚结婚了奉劝还在国外的兄弟一句话,在这样的地方,不要总是觉得能够成就梦想，即使赚了一百万两百万又能怎么样，自己转回去了多少，在这里浪费了多少父母期待的永远不是你赚了多少钱,是你能够陪伴在身边 不止一次的想过，老婆孩子热炕头的生活是什么样 就算做个小生意,只要安安稳稳的过了这辈子也是幸福了 广告赞助 中菲速递菲律宾 信誉之最物流 中菲海运空运 布偶猫舍 种猫均为赛级布偶，纯散养家庭在菲猫舍 KM包网免场馆费，提供金流最全面的包网平台 帕塞雷火电竞直招 非博系 出粮准时 求职点链接 免费投稿/曝光/澄清@FChengph 今日新闻频道@cctvPH

在 #冠南园区4号楼有一家股转公司，分部是曼达卢永，原公司有两三百人，由于最大股东（校长）赌博把员工的工资，提出全部输了，导致上

在 #冠南园区4号楼有一家股转公司，分部是曼达卢永，原公司有两三百人，由于最大股东（校长）赌博把员工的工资，提出全部输了，导致上百业务的辛苦付出竹篮打水一场空，不给钱，开除，破罐子破摔。几乎所有离开的人都没有拿到钱。 现在公司重新整合之后，还在冠南6楼办公，年前说欠的钱会认账，但是一直是空口白话，三月他们打粉一波，刚结束他们给现在的业务就发了50%提成，不发人都肯定会走，现在是安抚人心，但是对于没拿到钱的兄弟，就是过河拆桥，人走茶凉，一个劲的敷衍了事。总负责吉利，真正演绎了把杀猪盘杀向自己人，与 刘秀邓宇校长等穿同一条裤子。表面跟所有人兄弟长兄弟短的，只要你不在了，或者没有相对的利益和价值，那就啥也不是。 已经离开或者还在冠南的兄弟们，在年前其实他们就把一部分钱给了一些还能给他们输送打工人的代理，不然公司的名声那么臭怎么会有人送人，现在也还真有不怕白打工的进去送人头，所以说明了，他们表面答应给钱只是为了平息事件的发酵，安抚你们，不要真的以为你们还能拿到钱。都清醒一点吧。 最后 作为这个公司的受害人之一，不奢望其他人能够同仇敌忾，但是别重蹈覆辙相信这群没有信用的东西。我祝他们打粉就封号，入金就冻结，总之百财不入门，千金不入账。都在一个圈，山不转水转，那么多吃亏的兄弟迟早会逮着机会的。还在那里煎熬的兄弟，早日上岸，看清他们的嘴脸。看到的兄弟多转发，别让自己的哥们朋友入坑 广告赞助 中菲速递菲律宾 信誉之最物流 中菲海运空运 布偶猫舍 种猫均为赛级布偶，纯散养家庭在菲猫舍 KM包网免场馆费，提供金流最全面的包网平台 帕塞天推快杀，底薪16000起 免费投稿/曝光/澄清@FChengph 今日新闻频道@cctvPH

IEEE：GPU很好，但不是唯一

IEEE：GPU很好，但不是唯一 文章还坦言道：诚然GPU可能占据了主导地位，但在AI领域中的很多情况下，CPU却是更合适的那一个。例如文章引援了Hugging Face首席布道官Julien Simon体验的真实案例拿一个英特尔® 至强® 系列CPU，就能轻松驾驭Q8-Chat这个大语言模型，而且响应速度很快。Simon对此开诚布公地表示：GPU虽然很好，但垄断从来不是一件好事，可能会加剧供应链问题并导致成本上升。英特尔CPU在许多推理场景中都能很好地运行。而这也正与当下大模型的发展趋势变化相契合，即逐渐从训练向推理倾斜，大模型不再仅仅较真于参数规模、跑分和测评，更注重在应用侧发力。一言蔽之，比的就是看谁能“快好省”地用起来。不过话虽如此，但在真实的AI场景中，CPU真的已经“支棱”起来了吗？京东云，选择CPU如果说当时在这个话题上，IEEE扮演了 “嘴替”，是在帮那些AI应用实践的先行者们发声，那么这种发声，确实又吸引或带动了更多实干者来验证这种可行性。他们如今已经可以给出一个确定答案，即在很多AI推理的场景中，CPU已经能很好地上岗了。例如中国公有云服务器市场的翘楚京东云，它pick的便是最新的第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器。具体而言，是在其新一代京东云服务器上搭载了这款高端CPU。话不多说，我们直接先来看下效果。首先，从整体来看，新一代京东云服务器的整机性能最高提升了23%！除此之外，在AI推理方面的性能也是Up Up Up。计算机视觉推理：性能提升38%Llama 2推理：性能提升51%而之所以能有如此突破，核心就是第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器内置的AMX（高级矩阵扩展）技术对AI的加速能力。英特尔® AMX是针对矩阵运算推出的加速技术，支持在单个操作中计算更大的矩阵，让生成式 AI 更快地运行。一言以蔽之，你可以把它当作内置在CPU中的Tensor Core。展开来说， AMX引入了一种包含两个组件的新矩阵处理框架，包括二维的寄存器文件，它由被称为“tile”的寄存器组成；另一个是一系列能够在这些tile上执行操作的加速器。在这些技术的加持之下，以向量检索为例，当处理n个批次的任务时，需要对n个输入向量x和n个数据库中的向量y进行相似度比较。这一过程中的相似度计算涉及到大量的矩阵乘法运算，而英特尔® AMX能够针对这类需求提供显著的加速效果。△英特尔®AMX架构在提升模型性能的过程中，英特尔® oneDNN作为AMX的软件搭档，可为操作者提供一种高效的优化实现方式。开发者仅需调用MatMul原语，并提供必要的参数，包括一些后处理步骤，oneDNN便会自动处理包括配置块寄存器、数据从内存的加载、执行矩阵乘法计算以及将结果回写到内存等一系列复杂操作，并在最后释放相关资源。这种简化的编程模式显著减轻了工程师的编程负担，同时提升了开发效率。通过上述软硬结合的优化措施，京东云新一代服务器就可以在大模型推理和传统深度学习模型推理等场景里提供能满足客户性能和服务质量 (QoS) 需求的解决方案，同时还可以强化各种CPU本就擅长的通用计算任务的处理效率。仅就大家关心的大模型推理而言，已经能用于问答、客服和文档总结等多种场景。△Llama2-13B推理性能测试数据而且除了性能上的优化之外，由于搭载了英特尔® AMX等模块，新一代京东云服务器也可以更快地响应中小规模参数模型，把成本也狠狠地打了下去。你以为这就结束了？英特尔CPU给新一代京东云服务器带来的好处，可不只涉及推理加速和成本，更可靠的安全防护也是其独到优势之一。基于新款处理器内置的英特尔® Trust Domain Extension（英特尔® TDX）技术，京东云在不改变现有应用程序的情况下，就能构建基于硬件设备的可信执行环境（Trusted Execution Environment，TEE）。英特尔® TDX通过引入信任域（Trust Domain，TD）虚拟环境，利用多密钥全内存加密技术，实现了不同TD、实例以及系统管理软件之间的相互隔离，让客户的应用和数据与外部环境隔离，防止未授权访问，且性能损耗较低。总的来说，英特尔CPU上的这项技术，是从硬件、虚拟化、内存到大模型应用等多个层面，为新一代京东云服务器的数据和应用保密提供了可靠支撑。重新发现CPU的价值AI进入2.0时代，所有应用都值得重写一遍已逐渐成为共识。如果站在算力基础设施的视角重新审视这场变革，还能发现这样一个新趋势：推理算力越来越被重视起来。也就是随着大模型应用场景的日益丰富，对推理阶段的性能要求也变得更高和多样化。一方面，实时性强、时延敏感的终端侧场景需要尽可能短的响应时间；另一方面，并发量大、吞吐量高的云端服务则需要强大的批处理能力。与此同时，面向不同硬件平台、网络条件的推理适配也提出了更复杂甚至带有不同前置条件的要求。如此一来，此前在硬件上的单一“审美观”就被改写，本来就主攻通用计算、能在整个AI的协同编排中扮演重要角色，又能撸袖子自己上、兼顾AI加速，同时还有更多“才艺”、应用适配也更为灵活，相比GPU或专用加速芯片获取更容易，且已部署到无处不在的CPU，其价值也被重新发现，这一切都顺理成章。相信随着软硬件适配的不断深入，以及云边端协同的加速落地，CPU还有望在AI，特别是AI推理实践中找到更多的用武之地，发挥更大的应用潜力。可以预见，高性能、高效率、高适应性的CPU，在大模型越来越卷的时代，依旧是个可靠的选择。这一点，会有更多人因为实践，从而见证。最后让我们打个小广告：为了科普CPU在AI推理新时代的玩法，量子位开设了《最“in”AI》专栏，将从技术科普、行业案例、实战优化等多个角度全面解读。我们希望通过这个专栏，让更多的人了解CPU在AI推理加速，甚至是整个AI平台或全流程加速上的实践成果，重点就是如何更好地利用CPU来提升大模型应用的性能和效率。 ... PC版： 手机版：