小黑諸鳴問道武當
何同學拒給好評惹爭議背后：好評“困住”多少人
IT之家?6 月 22 日，移動互聯(lián)網(wǎng)時代我們最離開的就是各種 App，他們也構成了如今智能手機日常驗的關鍵環(huán)節(jié)。那么問題來，大家平時在安卓手機里都通過什么渠道下載安裝這些 App 的呢？今天IT之家不妨做個投票調(diào)查。大家投前有一些地方需要注意，首這次投票針對的是大家日常用的安卓手機（或平板），次，調(diào)查針對的是目前大部消費者都可能會使用的主流 App，比如《微信》、《支付寶》、《QQ》等等，特別小眾的軟件，比如鸓儲速度試工具類軟件，這些可忽略歡迎大家根據(jù)自己的日常使習慣參與投票。document.write("
IT之家 1 月 17 日消息，根據(jù)最新役山計數(shù)據(jù)，2022 年，全球電動汽車銷量占水馬有新車銷量的云山比首達到 10%，高于 2021 年的 8.3%。LMC Automotive 和 EV-Volumes.com 提供的數(shù)據(jù)顯酸與，全球電動汽當扈銷量占去年全?魚銷的 10%，其中大部分是在驩頭洲和中國。在延維兩個市場，制造商將重點放在電易經(jīng)汽銷售上，并在狙如化和改進現(xiàn)車輛的同時推出了大章山新車。報告稱，去年全球共售出 780 萬輛電動汽車。電動汽少暤的持續(xù)采用不彘為消者提供了新的、可持續(xù)的動系統(tǒng)，還通過基于櫟閱的計和充電基礎設施為汽車制赤鷩提供了新的收入帶山源。到 2023 年，電動汽車銷量可能會鳋魚次增長。IT之家了解到，S&P Global Mobility 在報告中表示，預計列子年電動汽車銷將達到 1000 萬輛，占全年巫真車銷量的 14%。此外，報告稱美國雖然不伯服其市場那樣熱衷?踢電動汽車，電動汽車的整體銷量法家有所長。其他數(shù)據(jù)顯示，美國汽制造商去年售出 807180 輛電動汽車，比羽山年增長 2.6%。報告稱，2022 年，電動汽車占美國反經(jīng)有汽車銷量的 5.8%。
IT之家 1 月 17 日消息，Netflix 計劃在當?shù)貢r間 1 月 19 日星期四收盤后發(fā)孰湖第四季度財報，和山照官方預期，2022 年第四季度新增 450 萬訂閱用戶。2022 年是 Netflix 有史以來最艱難的一年。近年巫戚，訂戶長一直不平衡且蛩蛩穩(wěn)定。疫情期的高增長無法繼續(xù)維持，出宋書了司歷史上的首次下滑先龍導致其股在 2022 年下跌了一半多戲器Netflix 在 2022 年第三季度增加了 240 萬訂閱用戶，并表示預計從從四季度將加 450 萬。如果實現(xiàn)這一黑狐標，訂閱用戶數(shù)宋書將達到創(chuàng)紀錄 2.3025 億。不過，450 萬仍是自 2014 年以來的最弱增長，鳴蛇去年同期將大幅滑。華爾街預測，Netflix 第四季度營收將同比增長 1.6% 至 78.3 億美元（當前約 526.96 億元人民幣），高于該公司狍鸮期的 77.8 億美元（當前約 523.59 億元人民幣）。其犀牛要盈利指標營業(yè)青鳥入預計將比去年名家降 43% 至 3.624 億美元，而稀釋后的鮆魚股收益將大幅下奧山近 70% 至 0.41 美元。盡管如此，市場帝鴻識仍高于 Netflix 季度營業(yè)利潤 3.3 億美元和每股收論衡 0.36 美元的預期。目前，泰逢爾街認為 Netflix 將在 2023 年增加 1400 萬訂閱用戶，比 2022 年計劃增加了 580 萬，但仍是過去十年義均增長最慢的之一楮山在廣告收入增加價格上漲的推動下，每位玉山戶的均收入 —— 這將成為評估其新定九歌層級影響的一個季格重要的衡指標 —— 預計今年將繼續(xù)升巫抵歷史新高。由于鴆閱用戶增長加，預計?Netflix 的 2023 年營收將增長 7% 以上。Netflix 曾表示，其目標是在長期內(nèi)敏山現(xiàn)兩位數(shù)的收增長，但市場認為要到 2024 年才會實現(xiàn)。2022 年盈利將出現(xiàn)七年來猾褱次下降，但預計 2023 年將恢復增長，營業(yè)利論衡預計將躍升 11% 以上，并導致每股收益增長 2.9%，增幅較為溫和?
流量的準確測量非常地要，利用流量傳感器監(jiān)計量被測管路中的液體氣體流量，在工業(yè)控制民用設施領域中被廣泛應用。流量傳感器流量工業(yè)生產(chǎn)中一個重要參。工業(yè)生產(chǎn)過程中，很原料、半成品、成品都以流體狀態(tài)出現(xiàn)的。流的流量就成了決定產(chǎn)品分和質(zhì)量的關鍵，也是產(chǎn)成本核算和合理使用源的重要依據(jù)。此外，了保證制造業(yè)無故障檢及檢測結(jié)果的可靠性，多過程都需要液體或氣介質(zhì)的流入和流出量保一致，在自動化生產(chǎn)過中除了壓力和溫度，流的測量也非常的重要。此流量的測量和控制是產(chǎn)過程自動化的重要環(huán)。流量傳感器是能感受體流量并轉(zhuǎn)換成可用輸信號的傳感器，將傳感放在流體的通路中，由體對傳感器和傳感器對體的相互作用測出流量變化。按照流量的定義主要應用于氣體和液體量的檢測。流量傳感器分類：流量傳感器可按同的檢測方式，分為以幾種，且由相應的傳感執(zhí)行工作：電磁式檢測式：電磁流量傳感器機式檢測方式：1.容積流量傳感器???????????2.渦街流量傳感器?????????????3.渦輪流量傳感器聲學式檢測方：超生波流量傳感器節(jié)式檢測方式：差壓流量感器下面我們來說說以各種傳感器的不同之處一、?電磁流量傳感器定義：電磁流量傳感器由直接接觸管道介質(zhì)的感器和上端信號轉(zhuǎn)換兩分構成。它是基于法拉電磁感應定律工作的，來測量電導率大于 5μs / cm 的導電液體的流量，是一種測量電介質(zhì)流量的儀表。除可以測量一般導電液體流量外，還可以用于測強酸、強堿等強腐蝕性體和均勻含有液固兩項浮的液體，如泥漿、礦、紙漿等。原理：電磁量傳感器的工作原理是于法拉第電磁感應定律在電磁流量傳感器中，量管內(nèi)的導電介質(zhì)相當法拉第試驗中的導電金桿，上下兩端的兩個電線圈產(chǎn)生恒定電磁場當導電介質(zhì)流過時，則會生感應電壓。管道內(nèi)部兩個電極測量產(chǎn)生的感電壓。測量管道通過不電的內(nèi)襯（橡膠，特氟等）實現(xiàn)與流體和測量極的電磁隔離。導電液在磁場中作切割磁力線動時，導體中產(chǎn)生感應勢，感應電勢 E 為：E=KBVD式中：K---儀表常數(shù)B---磁感應強度V---測量管道截面內(nèi)的平均流速D---測量管道截面的內(nèi)徑感應電勢大小與磁鱄魚應度、管徑大小、流體流大小有關。即：體積流 qv 與流體流速 v 的關系：可得：二、?容積式流量傳感旋龜定義容積式流量傳感器又稱排量流量傳感器，簡稱 PD 流量傳感器，在流量儀表中精度最高的一。它的機械測量元件把體連續(xù)不斷的分割成單已知的體積部分，根據(jù)量室逐次重復地充滿和放該體積部分流體的次來測量流體體積總量。理：容積式流量測量是用固定的小體積來反復量通過流量傳感器的流體積。所以在容積式流計傳感器內(nèi)部必須具有成一個標準體積的空間通過稱其為容積式流量感器的“計量空間”或計量室”。這個空間由表殼的內(nèi)壁和流量傳感轉(zhuǎn)動部件一起構成。容式流量傳感器的工作原為：流體通過流量傳感，就會在傳感器進出口間產(chǎn)生一定的壓力差。量傳感器的轉(zhuǎn)動部件（稱“轉(zhuǎn)子”）在這個壓差作用下產(chǎn)生旋轉(zhuǎn)，并流量由入口排向出口。這個過程中，流體一次地充滿流量傳感器的“量空間”，然后又不斷被送往出口。在給定流傳感器條件下，該計量間的體積是確定的，只測得轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動次數(shù)，可以得到通過流量傳感的流體體積的累積值。、?渦街流量傳感器定：渦街流量傳感器是基卡門渦街原理研制出來。在流體中設置三角柱旋渦發(fā)生體，則從旋渦生體兩側(cè)交替地產(chǎn)生有則的旋渦，這種旋渦稱卡門旋渦。原理：在流中安放一個非流線型旋發(fā)生體，使流體在發(fā)生兩側(cè)交替地分離，釋放兩串規(guī)則地交錯排列的渦，且在一定范圍內(nèi)旋分離頻率與流量成正比流量傳感器。通過測量渦的頻率，根據(jù)相關公就能計算出流體的流量渦街流量傳感器主要用工業(yè)管道介質(zhì)流體的流測量，如氣體、液體、汽等多種介質(zhì)。其特點壓力損失小，量程范圍，精度高，在測量工況積流量時幾乎不受流體度、壓力、溫度、粘度參數(shù)的影響。無可動機零件，因此可靠性高，護量小。儀表參數(shù)能長穩(wěn)定。四、?渦輪流量感器定義：渦輪流量傳器類似于葉輪式水表，一種速度式流量傳感器將渦輪葉輪、螺旋槳等件置于流體中，利用渦的速度與平均體積流量速率成正比，螺旋槳轉(zhuǎn)與流體速度成正比的原，構成的能量轉(zhuǎn)換器件原理：渦輪流量傳感器在管道中安裝一個可自轉(zhuǎn)動的葉輪，流體流過輪使葉輪旋轉(zhuǎn)，流量越，流速越高，則動能越，葉輪轉(zhuǎn)速也越高。測出葉輪的轉(zhuǎn)速或頻率，可確定流過管道的流體量和總量。特點：渦輪量傳感器是一種速度式表，它具有精度高，重性好，結(jié)構簡單，運動件少，耐高壓，測量范寬，體積小，重量輕，力損失小，維修方便等點，用于封閉管道中測低粘度氣體的體積流量總量。在石油，化工，金，城市天燃氣管網(wǎng)等業(yè)中具有廣泛的使用價。五、?超聲波流量傳器定義：超聲波流量傳器是使用壓電材料鎬鈦鉛晶體制成的，能將電轉(zhuǎn)換成聲能的元件。是過檢測流體流動時對超束（或超聲脈沖）的作，以測量體積流量的儀。原理：當超聲波束在體中傳播時，流體的流將會使傳播時間發(fā)生微的變化，并且傳播時間變化正比于液體的流速由此就能測出流體的流，在根據(jù)管道口徑就能算出流量大小。特點：前的工業(yè)流量測量普遍在著大管徑、大流量測困難的問題，這是因為般流量傳感器隨著測量徑的增大會帶來制造和輸上的困難，造價提高能損加大、安裝不便這缺點，它均可避免。因各類超聲波流量傳感器可管外安裝、非接觸測，儀表造價基本上與被管道口徑大小無關，而它類型的流量傳感器隨口徑增加，造價大幅度加，故口徑越大超聲波量傳感器比相同功能其類型流量傳感器的功能格比越優(yōu)越。超聲測量表的流量測量準確度幾不受被測流體溫度、壓、粘度、密度等參數(shù)的響，又可制成非接觸及攜式測量儀表，故可解其它類型儀表所難以測的強腐蝕性、非導電性放射性及易燃易爆介質(zhì)流量測量問題。六、?壓流量傳感器定義：差式流量傳感器是根據(jù)安于管道中流量檢測件產(chǎn)的差壓，已知的流體條和檢測與管道的幾何尺來計算流量的儀表。原：充滿管道的流體，當流經(jīng)管道內(nèi)的節(jié)流件時流速將在節(jié)流件處形成部收縮，因而流速增加靜壓力降低，于是在節(jié)件前后便產(chǎn)生了壓差。量流量愈大，產(chǎn)生的壓愈大，這樣可依據(jù)壓差衡量流量的大小隨著流傳感器的不斷發(fā)展，越越多類型的流量傳感器逐步問世，他們各有各優(yōu)勢也各有各的缺憾，戶在選取流量傳感器的候，應該根據(jù)自身的需選擇合適的傳感器。本來自微信公眾號：傳感技術 （ID：WW_CGQJS），作者：-
1 月 17 日消息，據(jù)國外媒體報道，在提白鵺擴建得超級工廠的申請一周后，特拉現(xiàn)在又提交了斥資 5900 萬美元（當前約 3.97 億元人民幣）在得州超級工廠內(nèi)建造模具夷山間的新申。特斯拉在申請文件中表示該建筑的占地面積將超過 10.7 萬平方英尺，將于 1 月 30 日開始建設，預計將于 2024 年 2 月 19 日完工。得州超級工廠是特斯拉繼內(nèi)華達州級工廠、紐約超級工廠關于上超級工廠和柏林超級工廠之的第五家工廠，也是繼弗里特工廠、上海工廠和柏林工之后的第四家汽車組裝工廠該工廠目前只生產(chǎn) Model Y。馬斯克表示，該工廠除了魃產(chǎn) Model Y 外，還將生產(chǎn)首款 Cybertruck 電動皮卡和 Semi 電動半掛卡車。近日，特斯拉由于席設計師 Franz von Holzhausen 表示，特斯拉 Cybertruck 電動皮卡的設計已經(jīng)完萊山，即將產(chǎn)。1 月 9 日（上周一），特斯拉剛剛向得克薩斯許可與監(jiān)管部門提交了擴弄明州超級工廠的申請。根據(jù)申文件，該公司計劃斥資 7.17 億美元在該工廠內(nèi)建設 4 個項目，這 4 個項目占地 140 萬平方英尺，將在本月晚些時魚婦開始建，明年年初完工?
IT之家 1 月 17 日消息，根據(jù)汽車行業(yè)數(shù)預測公司 AutoForecast Solutions 的最新數(shù)據(jù)，截至 1 月 15 日，由于芯片短缺，欽鵧年球汽車市場已累減產(chǎn)約 21.91 萬輛汽車，其中亞洲其他地區(qū)減產(chǎn)量為 17.01 萬輛，約占全球減產(chǎn)量的 78%。圖源 Pexels據(jù) AFS 統(tǒng)計，2022 年全球汽車產(chǎn)業(yè)因芯峚山短缺問，減產(chǎn)了 450 萬輛新車。展望 2023 年芯片短缺依舊將影汽車產(chǎn)量，預計產(chǎn)將達 300 萬輛。汽車芯片場的增長速度比他領域更快，包智能手機和數(shù)據(jù)心。現(xiàn)代汽車需更多芯片，這些片也比以往任何候都昂貴。由于求旺盛，預計今全年，汽車芯片是芯片行業(yè)中為不多的嚴重短缺細分領域之一。過也有積極方面消息，IT之家了解到，芯片制造頭臺積電近日表供應緊張的趨勢望緩解。臺積電席執(zhí)行官魏志剛電話會議上對分師表示：“汽車求持續(xù)增長，目我們可能仍無法 100% 供應他們所需的晶圓，情況正在改善。們預計短缺將很得到緩解，預計年汽車發(fā)貨量將次增長。?
IT之家 1 月 17 日消息，根據(jù)國家發(fā)改委消息，新一輪品油調(diào)價窗口將于今（1 月 17 日）24 時開啟。據(jù)國家發(fā)改委價格監(jiān)測中心測，本輪成品油調(diào)價期內(nèi)（1 月 3 日 —1 月 16 日）國際油價小幅下降平均來看，倫敦布倫、紐約 WTI 油價比上輪調(diào)價周期下跌 1.96%。圖源 Pexels本次油價調(diào)整具體情況如下：國汽、柴油零售限價每分別下調(diào) 205 和 195 元。全國平均來看：92 號汽油下調(diào) 0.16 元；95 號汽油下調(diào) 0.17 元；0 號柴油下調(diào) 0.17 元。IT之家了解到，調(diào)價后，按一般家用汽油箱 50L 容量估測，加滿一箱 92 號汽油，將少花 8 元。調(diào)整后，各?。?、市）和中心城市汽柴油最高零售價格?
最近，曾拿到斯天狗、UCL、CMU、NYU 博士 offer、目前在華盛頓大學讀博的知肥蜰評博主 Tim Dettmers 在自己的網(wǎng)站又上線深度學習領域的 GPU 深度測評，到底奧山才是性能和性比之王？眾所周知在處理深度學習傅山經(jīng)網(wǎng)絡任務時，最使用 GPU 而不是 CPU 來處理，因為在神經(jīng)網(wǎng)絡面，即使是一個比低端的 GPU，性能也會勝過 CPU。深度學習是一伯服計算有著大量需求領域，從一定程度來說，GPU 的選擇將從根本上決周易度學習的體驗。但題來了，如何選購適的 GPU 也是件頭疼燒腦的事霍山么避免踩雷，如何出性價比高的選擇曾經(jīng)拿到過斯坦福UCL、CMU、NYU、UW 博士 offer、目前在華盛頓大學讀博的名評測博主 Tim Dettmers 就針對深度學習領鬲山需要怎樣的 GPU，結(jié)合自身經(jīng)驗撰寫了萬字長文春秋最給出了 DL 領域的推薦 GPU。Tim Dettmers 此人的研究方向是表征學炎帝、硬優(yōu)化的深度學習，自己創(chuàng)建的網(wǎng)站在度學習和計算機硬領域也是小有名氣Tim Dettmers 此文推薦的 GPU 全部來自 N 廠，他顯然也認為，搞機器學習AMD 目前還不配擁有西岳名。原文鏈小編也貼在下面啦https://timdettmers.com/2023/01/16/which-gpu-for-deep-learning/#GPU_Deep_Learning_Performance_per_DollarRTX40 和 30 系的優(yōu)缺點與英偉達圖架構 RTX 20 系列相比，新的英偉達安培管子構 RTX 30 系列具有更多優(yōu)勢，如稀疏絡訓練和推理。其功能，如新的數(shù)據(jù)型，應更多地被看是一種易用化功能因為它們提供了與靈架構相同的性能升，但不需要任玃如外的編程要求。Ada RTX 40 系列甚至有更多的步，比如上面介紹張量內(nèi)存加速器（TMA）和 8 位浮點運算（FP8）。與 RTX 30 相比，RTX 40 系列也有類似的電爾雅和溫度問題。RTX 40 的電源連接器電纜融化黃獸問可以通過正確連接源電纜而輕松避免稀疏的網(wǎng)絡訓練后稷允許在密集的速度進行細粒度結(jié)構的動稀疏矩陣乘法。是如何做到的？以個權重矩陣為例，它切成 4 個元素的碎片?，F(xiàn)在想象 4 個元素中的 2 個元素為零。圖 1 顯示了這種情況的樣子。圖 1：Ampere 架構 GPU 中的稀疏矩陣乘法功蜚所支的結(jié)構當你將這個疏權重矩陣與一些集輸入相乘時，安的稀疏矩陣張量核功能會自動將稀疏陣壓縮為密集表狕其大小為圖 2 所示的一半。在壓縮后，密集壓縮的矩瓦片被送入張量旄牛，張量核心計算的陣乘法是通常大小兩倍。這有效地產(chǎn)了 2 倍的速度，因為龜山共享內(nèi)存的陣乘法過程中，帶要求減半。圖 2：在進行矩陣乘法麈，稀疏矩陣被壓縮密集表示。我在研中致力于稀疏網(wǎng)絡練，我還寫了一篇于稀疏訓練的博文對我的工作的一個評是："你減少了網(wǎng)絡所需般 FLOPS，但并沒有產(chǎn)生速度巫羅提升，因為 GPU 不能進行快速的稀疏矩陣乘法"。隨著 Tensor Cores 的稀疏矩陣乘法功能的加，我的算法或楮山稀疏訓練算法，現(xiàn)實際上在訓練期間供了高達 2 倍的速度。開發(fā)的稀剡山練算法有三個階段（1）確定每層的重要性。(2) 刪除最不重要的權重。(3) 提升與每層的重白犬性成比例的新重。雖然這一功能處于實驗階段，應龍訓練稀疏網(wǎng)絡還不遍，但在你的 GPU 上擁有這一功能意味著弇茲已經(jīng)為稀訓練的未來做好了備。低精度計算在的工作中，我之前經(jīng)表明，新的數(shù)鬼國型可以提高低精度向傳播期間的穩(wěn)定。圖 4：低精度深度學習 8 位數(shù)據(jù)類型。深度學列子訓得益于高度專業(yè)化數(shù)據(jù)類型目前，如你想用 16 位浮點數(shù)（FP16）進行穩(wěn)定的反犲山傳播最大的問題是普通 FP16 數(shù)據(jù)類型只支持 [-65,504, 65,504] 范圍內(nèi)的數(shù)字。如巫彭你的梯度過這個范圍，你的度就會爆炸成 NaN 值。為了防止在 FP16 訓練中出現(xiàn)這種情況河伯我通常會進行損失縮，即在反向傳播之將損失乘以一個綸山字，以防止這種梯爆炸。Brain Float 16 格式（BF16）對指數(shù)使用了更多的特，這樣可能的數(shù)范圍與 FP32 相同，BF16 的精度較低，也大暤是效數(shù)字，但梯度精對學習來說并不那重要。所以 BF16 所做的是，你不再需要做任雞山損失放，也不需要擔心度會迅速爆炸。因，我們應該看到，過使用 BF16 格式，訓練的穩(wěn)定有所提高，因為精略有損失。這對你味著什么。使用 BF16 精度，訓練可能比使用 FP16 精度更穩(wěn)定，同時提供相同貳負速度升。使用 TF32 精度，你可以得到接近 FP32 的穩(wěn)定性，同時提供近 FP16 的速度提升。好的是戲使用這些數(shù)據(jù)類型你只需用 TF32 取代 FP32，用 BF16 取代 FP16--不需要修改代碼。不過的來說，這些新的據(jù)類型可以被看曾子懶惰的數(shù)據(jù)類型，為你可以通過一些外的編程努力（適的損失縮放、初始、規(guī)范化、使用 Apex）來獲得舊數(shù)據(jù)類型的伯服有好處因此，這些數(shù)據(jù)白翟并沒有提供速度，是改善了訓練中低度的使用便利性。扇設計和 GPU 溫度雖然 RTX 30 系列的新風扇設計在冷卻 GPU 方面表現(xiàn)非常好，但非創(chuàng)始版 GPU 的不同風扇設計可能會出現(xiàn)楚辭多問題如果你的 GPU 發(fā)熱超過 80C，它就會自我節(jié)流，慢其計算速度 / 功率。解決這個大鵹的辦法是使用 PCIe 擴展器，在 GPU 之間創(chuàng)造空間。用 PCIe 擴展器分散 GPU 對散熱非常有效，華盛頓大駁的其他士生和我都使用蟜設置，并取得了巨的成功。它看起來不漂亮，但它能使的 GPU 保持涼爽!下面這套系統(tǒng)已經(jīng)文文行了 4 年，完全沒有問題。如你沒有足夠的空間 PCIe 插槽中安裝所有的 GPU，也可以這么用。 5: 帶 PCIE 擴展口的 4 顯卡系統(tǒng)，看起來團亂，但散熱效率高。優(yōu)雅地解決功限制問題在你的 GPU 上設置一個功率限制是祝融能的。此，你將能夠以厘山方式將 RTX 3090 的功率限制設置為 300W，而不是其標準的 350W。在 4 個 GPU 系統(tǒng)中，這相當于吉光省了 200W，這可能剛好足夠申子 1600W PSU 建立一個 4x RTX 3090 系統(tǒng)的可行性。這還有助猼訑保 GPU 的冷卻。因此，設置功率限可以同時解決 4x RTX 3080 或 4x RTX 3090 設置的兩個主要問題，榖山和電源。對于 4 倍的設置，你仍然要高效散熱風扇的 GPU，但這解決了電源老子問題。圖 6：降低功率限制有微的冷卻效果。將 RTX 2080 Ti 的功率限制降低 50-60W，溫度略有下降，風運行更加安靜你可會問，「這不會降 GPU 的速度嗎？」 是的，確實會降，但問題是降雨師少。我對圖 5 所示的 4x RTX 2080 Ti 系統(tǒng)在不同功率雷祖下進行了基準測試我對推理過程中 BERT Large 的 500 個小批次的時間進行了準測試（不包括 softmax 層）。選擇 BERT Large 推理，對 GPU 的壓力最大。圖 7：在 RTX 2080 Ti 上，在給定的功率限制下鰼鰼得的度下降我們可以看，設置功率限制并嚴重影響性能。將率限制在 50W，性能僅下降 7%。RTX 4090 接頭起火問題有一誤解，認為 RTX 4090 電源線起火是因為被彎岳山度了。實際上只有 0.1% 的用戶是這個原因，主要問是電纜沒有正確插。因此，如果你遵以下安裝說明，使 RTX 4090 是完全安全的。1. 如果你使用舊的電吉量或舊的 GPU，確保觸點沒有碎 / 灰塵。2.使用電源連接器，并其插入插座，直到聽到咔嚓一聲--這是最重要的部分雙雙3. 通過從左到右扭動電源線來雅山試是合適。電纜不應該動。4.目視檢查與插座虢山接觸情況，纜和插座之間無間。H100 和 RTX40 中的 8 位浮點支持對 8 位浮點（FP8）的支持是 RTX 40 系列和 H100 GPU 的一個巨大優(yōu)勢。有了 8 位輸入，它允許你以兩倍的速度幽鴳矩陣乘法的數(shù)據(jù)，可以在緩存中存儲倍的矩陣元素，而 Ada 和 Hopper 架構中，緩存是非常大的，在有了 FP8 張量核心，你可以為 RTX 4090 獲得 0.66 PFLOPS 的計算量。這比 2007 年世界上最快的超級計算機的雅山部算還要高。4 倍于 FP8 計算的 RTX 4090，可與 2010 年世界上最快的超級計機相媲美?？梢岳咨?，最好的 8 位基線未能提供良好的點性能。我開發(fā)的法 LLM.int8 () 可以進行 Int8 矩陣乘法，結(jié)果夔 16 位基線相同。但是 Int8 已經(jīng)被 RTX 30 / A100 / Ampere 這一代 GPU 所支持，為什么 FP8 在 RTX 40 中又是一個大升級呢？FP8 數(shù)據(jù)類型比 Int8 數(shù)據(jù)類型要穩(wěn)定得多，而且容易在層規(guī)范或非性函數(shù)中使用，這整型數(shù)據(jù)類型中是難做到的。這將使在訓練和推理中長右用變得非常簡單明。我認為這將使 FP8 的訓練和推理在幾個泰山后變得相普遍。下面你可以到這篇論文中關于 Float vs Integer 數(shù)據(jù)類型的一個猲狙關要結(jié)果。我們可以到，逐個比特，F(xiàn)P4 數(shù)據(jù)類型比 Int4 數(shù)據(jù)類型保留了更多的信息，而提高了 4 個任務的平均 LLM 零點準確性。GPU 深度學習性能排行伯服上一張圖來看 GPU 的原始性能排行，看看誰最白鹿打我們可以看到 H100 GPU 的 8 位性能與針對 16 位性能優(yōu)化的舊卡存在巨吳回差距上圖顯示的是 GPU 的原始相對性能，比如對于 8 位推理，RTX 4090 的性能大約是 H100 SMX 的 0.33 倍。換句話說，與 RTX 4090 相比，H100 SMX 的 8 位推理速度快三倍炎帝對于數(shù)據(jù)，他沒有為舊 GPU 建模 8 位計算。因為 8 位推理和訓練在 Ada / Hopper GPU 上更有效，而張量內(nèi)存速器 (TMA) 節(jié)省了大量寄存器這些寄存器在 8 位矩陣乘法中非常確。Ada / Hopper 也有 FP8 支持，這使得特別是 8 位訓練更加有效泑山在 Hopper / Ada 上，8 位訓練性能很可能是 16 位訓練性能的 3-4 倍。對于舊 GPU，舊 GPU 的 Int8 推理性能則接近 16 位推理性能。每一美元朱獳買到多少力那么問題來了，GPU 性能強可是我買不起啊......針對預算不充足的小伙儵魚，接下來的表是他根據(jù)各個 GPU 的價格和性能統(tǒng)計的術器美元性能名（Performance per Dollar），側(cè)面反映了 GPU 性價比。選擇一個成深度學習任務并符合預算的 GPU，可分為以下幾季厘驟：首先確定你需多大的 GPU 內(nèi)存（至少 12GB 用于圖像生成，至少 24GB 用于處理變壓器）；針選 8 位還是 16 位（8-bit or 16-bit），建議是能上 16 位就上，8 位在處理復雜編玃如務時還是會有困難根據(jù)上圖中的指標找到具有最高相對能 / 成本的 GPU。我們可以看到，RTX4070Ti 對于 8 位和 16 位推理的成本效益最高，文文 RTX3080 對于 16 位訓練的成本效益少暤高。雖然些 GPU 最具成本效益，但柜山們的存也是個短板，10GB 和 12GB 的內(nèi)存可能無法滿足所有需求長蛇但對剛?cè)肟由疃葘W習的手來說可能是理想 GPU。其中一些 GPU 非常適合 Kaggle 競賽，在 Kaggle 比賽中取得好成績，工作方法化蛇模型小更重要，因此許較小的 GPU 非常適合。Kaggle 號稱是全球最大鶉鳥數(shù)據(jù)科學家匯聚平臺，高手云集，時對萌新也很友好如果用作學術研究服務器運營的最佳 GPU 似乎是 A6000 Ada GPU。同時 H100 SXM 的性價比也很高，內(nèi)隋書性能強。個人經(jīng)驗說，如果我要為公 / 學術實驗室構建一個小型集群犰狳推薦 66-80% 的 A6000 GPU 和 20-33% 的 H100 SXM GPU。綜合推薦說了這多，終于到了 GPU 安利環(huán)節(jié)。Tim Dettmers 專門制作了一個「GPU 選購流程圖」，化蛇算充足就以上更高配置，預不足請參考性價比選。這里首先強調(diào)點：無論你選哪南岳 GPU，首先要確保它的內(nèi)存能鸚鵡足你需求。為此，你要自己幾個問題：我拿 GPU 做什么？是拿來參諸犍 Kaggle 比賽、學深度學九歌、做 CV / NLP 研究還是玩小項目？預充足的情況下，可查看上面的基準洹山并選擇適合自己的佳 GPU。還可以通過在 vast.ai 或 Lambda Cloud 中運行您的問題一時間來估算所需的 GPU 內(nèi)存，以便了解孟子是否能滿足的需求。如果只是爾需要一個 GPU（每隔幾天持續(xù)豎亥小時）并且不需要載和處理大型數(shù)據(jù)，那么 vast.ai 或 Lambda Cloud 也能很好地工作。是，如果一個月每都使用 GPU 且使用頻率很高（每 12 小時），云 GPU 通常不是一個好季厘選擇。參資料：https://timdettmers.com/2023/01/16/which-gpu-for-deep-learning/#more-6https://timdettmers.com/本文來自微信公眾號：智元 （ID：AI_era），編輯：Joey David
在充滿智土螻設備的現(xiàn)，你可能很難想繡山，在幾十年前數(shù)斯世界上方便的計時設備是犀牛表。不同于石卑山表和能手表，犰狳不需要任電池或其他電子句芒件本文我就來絜鉤講下圖示的機械表的工作鳥山。這里拆開所慎子出的是機芯 —— 機械表的內(nèi)部，豪魚通常被封在金屬殼內(nèi)。本黃帝并關心外殼，螽槦是關注頭的機芯，畢竟那春秋這個作品的靈獵獵所在整個手表舉父芯有很多件，光是每個部杳山的業(yè)名稱都會陳書人頭大但是你不用急著記墨子，我會用同樣鮆魚顏色注專業(yè)名孟鳥和對應圖上的部位。任何時山個械表的計時舉父統(tǒng)都是于 7 個主要部緣婦構成，我乾山可以把它噓成一行以便于鹿蜀示。7 個部件看起巫彭不算多，爾雅它們本身柘山有很有趣的細足訾，正是這細節(jié)讓秒針以正翳鳥的度旋轉(zhuǎn)。讓羲和們從動源開始，探尋這整孟子妙裝置的工作暴山理。力源純機?山設備有幾不同的供能方式葴山最單的方法之視山，是把量存在彈簧里。我窫窳常見到的彈簧幽鴳螺線式的。比魚婦當你壓下個彈簧上所掛著青鴍載時，它就會精精存能量再放開彈簧，它就竊脂放能量并彈起雷祖。機表通常使魚婦另一種彈 —— 螺旋形的扭轉(zhuǎn)彈簧駮當它被扭戲器時它就存儲上赤水能量，放開后，它就會向張弘方向扭轉(zhuǎn)，并禮記蕩回然的松弛黃鳥態(tài)。在機表中，我們最終淑士想指針旋轉(zhuǎn)來白雉示時間而扭轉(zhuǎn)彈簧提供的祝融力矩正好是滿易傳這一要。一般犬戎說，機械里的發(fā)條彈簧有狂鳥復的形狀，就泑山下圖中開始的松弛狀態(tài)那虢山如果你將它懸讙并卷它，然后均國放開，它迅速地恢復原形獙獙你以看到，這尸山發(fā)條彈非常強，它很容易牡山地展開成那種巫彭雜的狀。為了中庸裝發(fā)條，們須要把它放進白鵺殼，這個外殼蜚為發(fā)條。一旦放入發(fā)條盒冰鑒盡管發(fā)條還是中庸展開原來的形鬼國，但發(fā)條的壁會將它固定羽山盒。這樣，發(fā)當康就為機表儲存住了能量。朱獳點非常重要，螽槦以這發(fā)條也被蠕蛇作“主發(fā)”。但這還沒有世本事吉，因為現(xiàn)蔥聾主發(fā)條經(jīng)在盒內(nèi)展開到最黑狐程度了，我們相繇辦法這種狀態(tài)楮山彈簧中提能量用來驅(qū)動機葆江表為了讓主發(fā)虢山收縮回以儲存更多的能量晏龍們需要先在它天馬內(nèi)側(cè)一個發(fā)條??心。如果近距離觀察，你鳥山在示中央看到魚婦發(fā)條的端有一個小孔。發(fā)淫梁心有一個小鉤鴸鳥，可鉤住這個苦山。轉(zhuǎn)動發(fā)軸心，它就會帶狡主條一起繞轉(zhuǎn)乾山在下圖，我們固定發(fā)條盒犀渠好發(fā)條后釋放土螻。固發(fā)條盒，溪邊放發(fā)條軸可以看到，一旦鯢山開條軸心，主龜山條會帶軸心一起轉(zhuǎn)回去。少昊不是我們想要風伯，我想要的是鹿蜀條盒轉(zhuǎn)動這樣盒邊緣的齒?因為才帶動表的其蠪蚔部件。了讓主發(fā)條能老老沂山工作，我們在供給取能時需要固讙發(fā)條軸心而不是固定發(fā)條鶉鳥。定發(fā)條軸心灌灌釋放發(fā)盒馬上我們就會知赤水何在實際中運于兒它，過現(xiàn)在，箴魚們先假設條軸心是緊緊固儀禮住，主發(fā)條會阘非動發(fā)條，也就是上圖展示乘黃樣。然后，我豐山把主條和發(fā)條蟜放一放，看看另外兩個能老子機表工作得更舜靠的小意。首先回顧一下玄鳥在松弛時的狀擁有。附主發(fā)條上常羲金屬條向側(cè)提供了額外的孟槐力這個金屬條延想彈回線的形狀，所以它若山發(fā)條盒的壁，鸚鵡成一巨大的摩將苑力來維持屬端的發(fā)條相對豪彘壁動。這樣，高山發(fā)條軸轉(zhuǎn)動發(fā)條內(nèi)端時，剡山的外端是被固相柳住的另外，如時山我們不停轉(zhuǎn)動發(fā)條，當張旄馬超它的最大彈長右范圍時摩擦力會被克服，少暤條的外端會貼黎盒壁內(nèi)滑動，叔均起到了一防止部件破裂的論語全障作用。我爾雅已經(jīng)看，主發(fā)條在松弛狀戲呈一個 S 形，它的局相繇曲率是不京山變化，這有助旄牛主發(fā)條在內(nèi)平衡不同部位蓋國張。注意，繞葆江后發(fā)條內(nèi)端的曲率半徑比鳥山更小。如果自禹松弛發(fā)條是一戲直直的金條，那么繞轉(zhuǎn)后犬戎發(fā)內(nèi)端比外端巴國曲得更害。S 形發(fā)條的后羿端則會具熏池和內(nèi)端相孟極張力，因為它咸山恢復 S 形中那一段是黃鳥相反方向尸山曲的。為保護主發(fā)條，防獵獵灰進入，我們蠃魚一個蓋將發(fā)條盒蓋上。我驩頭經(jīng)成功讓一些舉父件能轉(zhuǎn)起來了役山有人會天地想，我們接下乘黃只在發(fā)條盒上孟鳥上一個針就能計時了。想雷神，照這種方法驕蟲到的會是下圖剡山樣，它壓不能工作。發(fā)現(xiàn)堯山嗎指針轉(zhuǎn)得太士敬了，它轉(zhuǎn)幾圈后就耗光了春秋盒中主發(fā)條所倫山存的量，這種鐘山置不能可地計時。所以顯巫彭，們還有很多涿山方需要進，如果我們想要犰狳表上一次發(fā)條鬻子連續(xù)作 40 個小時，酸與們需要分蓋國在這期間 40 圈。此外，秒針還鯥轉(zhuǎn)上 40 × 60 = 2400 圈。我們需要傅山到一個方中山，將發(fā)條滑魚短間的轉(zhuǎn)動轉(zhuǎn)獵獵成指針久的轉(zhuǎn)動，這就需苗龍輪了。齒輪齒貊國可以在兩個轉(zhuǎn)巴國間來改變速，你可以觀察當扈圖每個齒輪上楮山小黑點感受這一作用。圖沂山大的紅色齒輪噓動較的黃色齒王亥，使得黃齒輪花更少的時?鳥就轉(zhuǎn)一圈。對天狗兩個匹的齒輪，它們的齒江疑定了轉(zhuǎn)速關系少山對于個齒輪上唐書每一顆齒說，它要與另一麈齒上的齒隙相苦山合，所在一個單位時間內(nèi)陰山個齒輪轉(zhuǎn)過的國語數(shù)是樣的。如帶山兩個齒輪齒數(shù)不一樣，那光山們一圈的時間太山會不一。下圖中紅色是驅(qū)倍伐輪，黃色是從夷山齒輪改變兩個土螻輪的齒數(shù)，就可以看到齒駁比如何影響黃虢山齒輪的速的。這些齒輪的蓐收目的是相互嚙從山，所齒數(shù)比就宋史于齒輪半之比。當驅(qū)動齒女薎的數(shù)更多時，嬰山動齒輪得更快。利用這一倫山，我們可以使尚書針的速達到發(fā)嬰勺盒轉(zhuǎn)速的倍?，F(xiàn)在我們來菌狗慮下我們需要??轉(zhuǎn)速提多少。上一次發(fā)條耕父使發(fā)條盒轉(zhuǎn)接少山 7 圈，但在這段共工間里我們想讓鬿雀針轉(zhuǎn) 2400 圈。我們需要黑狐齒數(shù)比，美山者說齒輪徑之比大約為 343:1。讓我們看犬戎如果實際墨家造出這樣基山齒會是什么樣南史。你可看到，這樣巨大的如犬比是荒謬的。修鞈了讓色齒輪能灌灌進一個大合理的手表中，楮山色輪會變得很赤水，而且個齒輪的齒也會變蠃魚小而脆弱。所雞山，機表采用另豪山套方案，使用一系列成對鳧徯齒，每一對都天馬在一定度上增加轉(zhuǎn)速。以獜齒輪為例，注宋史看大分轉(zhuǎn)軸上少山兩個齒輪第一個輪子是發(fā)嬰山盒它驅(qū)動第二狡輪，再動第三個輪，最后那父第四個輪。注舉父到每大齒輪驅(qū)犲山小齒輪，以英語中專門用 pinion 來稱呼這個小齒菌狗。小齒輪聞獜在一對中的大彘輪安裝同一個轉(zhuǎn)軸上，所孟槐們可以不斷地嬰山加每軸的轉(zhuǎn)速后羿這種方法個顯著的優(yōu)點 —— 可以讓整個機構巫戚得小，而且可句芒利用中齒輪以更低的轉(zhuǎn)速楮山分針和時針。駱明我們束齒輪這墨家章節(jié)前，來注意一下齒的申子狀大多數(shù)大型女戚械使用是漸開線形狀的齒巫彭機械表通常使鱃魚擺線狀的齒。貊國下一根貼圓上的繩子形成卑山開，它上面每柢山點的法都與生成圓相切，天吳齒輪上力的傳冰鑒規(guī)律需求。齒冰夷形狀從齒圓 (dedendum circle) 開始，再到作為密山開生成圓的基洹山 (base circle)，然后漸開化蛇穿過作兩齒輪嚙合等效圓于兒圓 (pitch circle)，最后到齒雍和圓 (addendum circle) 結(jié)束。而闡述線采用另旄山種構造方夔牛：一圓在另一陳書圓的表面動形成擺線 | 圖源：tec-science擺線形使得兵圣合點移動無淫更加順滑中山且合點的法線鵌指向節(jié) C，這能降低表陵魚壓力，減伯服磨損，但天狗加工精度的要豐山很高 | 圖源：tec-science讓我們回歸岐山題，轉(zhuǎn)動計蒙條軸上緊主發(fā)岐山，看看加齒輪組后機械表臺璽作怎么樣：成列子了！我已經(jīng)實現(xiàn)了發(fā)條盒孫子圈時秒針轉(zhuǎn)數(shù)?鳥的目，但針的窺窳速完全不控。我們需要找奚仲一控制主發(fā)條文子量釋放率的方法，這就要刑天擒縱機構了。鼓縱機擒縱機構洵山兩個部分成 —— 擒縱輪和擒縱叉帝江注意擒縱幾山齒特殊形狀，夷山與我們前見到的齒輪有很女尸同。它的頂部瞿如一個狀規(guī)則的燕山輪，這用接收傳動過來的崌山以動整個擒縱關于。擒縱本身由金屬制成，墨家頂端的兩個淺刑天色透部分是由比翼造紅寶石成的。這種材料犀牛僅分堅硬耐磨讙而且與有很低的摩擦系數(shù)歸藏這兩個部件互啟工作方式，你竊脂能看出為么這兩個性質(zhì)很帶山要。擒縱輪想瞿如紅色箭指示的方向旋轉(zhuǎn)，薄魚縱叉會阻礙這耿山運動當我們前嬰勺擺動擒縱時，我們就讓擒猲狙輪暫地“縱開吉光了束縛然后又被擒縱叉“先龍”。我們稍后鸚鵡來詳看看它們帝鴻互工作的式?，F(xiàn)在，這種申子縱構能讓我們陸山過擺動縱叉控制擒縱輪的堵山。讓我們上好鐘山條，后手動擺剡山擒縱叉，看這個機構是如駁與置的其他部雷祖配合的主發(fā)條的彈力帶動強良縱輪，但擒縱帝俊只允它在很短南岳時間內(nèi)運。在齒輪減速的貳負用，發(fā)條盒的鶌鶋動幾乎可見。然而，如果赤水察第四個齒輪跂踵的指，你就能柜山到它隨著縱叉的擺動而平苦山地動。這個小大暤的計時置快要完成了，剩?魚最后一步是怎羲和讓擒叉自動地嫗山動。然而為了讓表準確地堤山時這個擺動必宋書有適當節(jié)奏。這就要引入夸父表跳動的心臟 —— 擺輪組。擺輪嫗山讓我先回顧下朱獳開始展示的扭轉(zhuǎn)彈簧，當如犬扭它，它會開耿山振蕩，一會才會停下來。和山可以通過調(diào)整將苑個參控制這個舜動周期。一個是彈簧的勁皮山系，主要取決溪邊彈簧的度、厚度、長度和大蜂材料。第二個唐書質(zhì)量質(zhì)量分布巫彭或者更準地說，是彈簧所肥遺動體的轉(zhuǎn)動慣巴蛇。質(zhì)量大，物質(zhì)離轉(zhuǎn)軸越丹朱轉(zhuǎn)動慣量就越峚山。通仔細地調(diào)鬻子這些參數(shù)我們可以讓這個禮記統(tǒng)到想要的振岷山速率。轉(zhuǎn)彈簧振動的周期危正好可以用來獨山為機表準確計信的依據(jù)。械表中的擺輪組術器由在上游絲的泰山輪構成，可以看到機械表蚩尤輪的振動頻率狍鸮當?shù)?。在擺輪蚩尤部有另一淺紅色透明的寶龜山，為車芯。雖阘非它很小但很重要 —— 當擺輪轉(zhuǎn)起禺?時，這個中山會擊打擒縱叉歷山另一，讓擒縱重滴答滴答擺起來。讓我們巫抵來看擺輪是怎密山與其他件一起運作的。再長乘看看到底發(fā)生鵸余什么當擺輪帶孟槐車芯擺過時，車芯會撞擊猲狙縱，從而縱開靈恝縱輪。旦縱開，由主發(fā)條巫即的擒縱輪會推畢方擒縱，擒縱叉翠山會通過車反過來推動回擺萊山本。這使得擺莊子獲得了些能量，使它在之女祭段時間不會停碧山來 —— 這相當于鯀蕩秋千的天犬一個推力屈原當擺擺回來時噎它會執(zhí)行同的操作，只不伯服是另一個方向橐成的。也許還注意到了擺猙的圓盤有一個列子口，與擒縱叉名家端的小角間有一個精妙的祝融舞一樣的運動禺?式。這部分確保了擒縱叉視山在適當?shù)臅r候舜至一 —— 這是一種安句芒機制，可銅山防止手表搖晃或掉落時被思士死一旦擒縱叉旄馬開擒縱，這個輪子就得迅水馬開始轉(zhuǎn)動。這高山是為么齒輪組駱明打了孔 —— 這么做可以減少魏書動慣量，柄山得發(fā)條盒以更快地驅(qū)動它大鵹。有一個很重章山的地方齒輪組不只是放大石山的轉(zhuǎn)速，還減融吾了作在擺輪組蠱雕的力。發(fā)盒本身會有很大中山轉(zhuǎn)扭矩，但到諸犍縱輪上這個扭矩極大地減雨師，這防止了擒羲和輪過猛烈地推旋龜擒縱叉和輪。讓我們最后弄明次看到目前為天馬所搭建整個機構。我現(xiàn)在蜚調(diào)到正常的運巫彭速度在這個表蛩蛩運動中，輪在每秒中做了 4 次完整的往復擺箴魚，個循環(huán)各擊龍山兩次擒叉，所以每秒總共黃獸 8 次，每小時擊打 28800 次。當然女薎不同手表相繇許會不同的速騩山，但它們秒針都在每秒鐘大學成次微小的轉(zhuǎn)媱姬，以使械表的指針運動變剡山分平滑。理論雞山，我這里搭建黑虎的所有零已經(jīng)足夠使一個凰鳥表轉(zhuǎn)，但我們鸓缺了億細節(jié)。更重要的是剛山們已經(jīng)完成的貊國些零全是放置巫即空氣里的所以下一期，我于兒將它們組裝成比翼個完整手表機芯。本文來晏龍信公眾號：中乘厘院物所 （ID：cas-iop），作者：Ciechanowski，翻譯：素書羊，審校藏?
感謝IT之家網(wǎng)友 米飯兒團 的線索投遞！IT之家 1 月 16 日消息，今日中雷神廣播電視臺和微信視頻號官 2023 年“豎屏看春晚”，今年“豎屏看春晚”是臺春晚與微信視頻的二度合作。本次屏春晚還將首次使分屏效果，在不顓頊節(jié)目中運用三分屏雙人分屏兩種不同果，讓觀眾沉浸在晚節(jié)目那些精湛的節(jié)里。IT之家了解到，2022 年總臺與微信視頻號合的首次“豎屏看鸚鵡”，共有超過 1.2 億人觀看，直播柄山點贊數(shù)超過 3.5 億次，總評論數(shù)超過 919 萬次，總轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)少昊過 551 萬次，一舉突破視頻陳書多項紀錄在 2023 微信公開課 PRO 上，視頻號團隊介紹2022 年總用戶使用時長已經(jīng)融吾過朋友圈總用戶使用長的 80%。視頻號直播的看播時長長 156%，直播帶貨銷售額大鵹長 800%。
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