Барои BMS, автобус, сими санабии саноатӣ, саноат, асбобҳо.
Тавре ки ҷашнвораи баҳорӣ ба назди наздик меояд, ҳаяҷонбахш аст, ҳаяҷонбахши чуқурии атроф қавӣ боқӣ мемонад. Иҷанҷаи охир ҳисси зиёди рақобатро дар саноати Tech, ки бисёре аз муҳокима ва таҳлили ин «гурба» -ро қайд намуд. Водии силикон ҳисси бесобиқаи бӯҳронро аз сар мегузаронад: ҷонибдорони манбаи кушодаасос боз шарҳ медиҳанд ва ҳатто ONENKAI аз нав барқарор кардани стратегияи пӯшида интихоби беҳтарин аст. Парадигми нави хароҷоти пасти компютерӣ аксуламали меъёрҳои ба монанди NVIDIA-ро ба монанди NVIDIA, дар ҳоле ки мақомоти давлатӣ мутобиқати микрослатҳои истифодашударо аз ҷониби чуқурие таҳқиқ мекунанд. Amon шарҳи омехта дар хориҷа, дар дохили кишвар, он афзоиши фавқулодда аз сар мегузаронад. Пас аз оғози Маркази R1, замимаи алоқаманд боиси ҳаракати нақлиётро дидааст, ки афзоиши рушди соҳаҳои ариза ба экосистемаи умумии AI-и умумии AI-ро раҳо мекунад. Ҷанбаи мусбӣ ин имкон медиҳад, ки чуқур имконияти барномаро васеъ кунад, пешниҳод мекунад, ки таклиф ба узвият дар оянда қимат нахоҳад буд. Ин смена дар фаъолияти охирини Сустай инъикос ёфтааст, аз ҷумла таъмин намудани модели далелҳои O3-MINI ба корбарони ройгон дар ҷавоб ба амонати R1, инчунин такрори минбаъда, ки занҷири фикрҳои O3-Mini-ро ташкил дод. Бисёре аз истифодабарандагони хориҷа ба амиқии ин пешрафтҳо миннатдоранд, гарчанде ки ин занҷираи фикр хулоса ба амал меояд.
Номӯзонӣ, маълум аст, ки бодиққат бозигарони дохилиро муттаҳид мекунад. Бо диққати худ ба коҳиши хароҷоти омӯзиш, истеҳсолкунандагон ва истеҳсолкунандагони гуногуни чипро, провайдерҳои гуногуни боло ва сарчашмаҳои гуногун ба экосистема, баланд бардоштани самаранокии хароҷот бо истифодаи модели амиқ фаъол мебошанд. Тибқи ҳуҷҷатҳои кофии чуқур, омӯзиши пурраи модели V3 модели W3 танҳо 2,788 миллион H800 GPU -ро талаб мекунад ва раванди омӯзишӣ устувор аст. МО (омехтаи коршиносон) барои паст кардани хароҷоти пеш аз омӯзиш аз ҷониби омили даҳ нисбат ба Ламла 3 бо 405 миллиард параметрҳо аҳамияти ҳалкунанда дорад. Дар айни замон, V3 якуми модели воқеан эътирофшуда чунин беақлии баландро дар ВМ нишон медиҳад. Ғайр аз он, MLA (диққати бисёрқабати қабати) Субернизмҳои алоҳида, алалхусус дар асосҳои ҷанбаҳо. "Спарсес, андозаи камтарин ҳангоми истифодаи истифодаи қувваи компютерӣ, миқдори зиёди андозаи қобили меҳнат буда, таҳқиқот аз технологияи Chuanjing дар таҳлил барои баррасии технологияи Айнӣ ба таври назаррас коҳиш медиҳад. Умуман, муваффақияти амиқи шахс дар таркиби технологияҳои гуногун, на танҳо як нафар аст. Интишорон қобилияти муҳандисии дастаҷамъонаи дастаи шахсии дастаро ситоиш мекунанд, ки дар муваффақиятҳои пешрафтаи онҳо дар омӯзиши пешбурди омӯзиш ва оптимизатсия, ноил шудан ба натиҷаҳои азхудкунии ҳар як ҷузъиётро ситоиш мекунанд. Муносибати кушодаасосии амиқи рушди моделҳои калон ва дар назар аст, ки агар моделҳои шабеҳ ба тасвирҳо, видеоҳо ва бештар аз он таваҷҷӯҳ кунанд, ин ба таври назаррас дар саросари соҳа ба таври назаррас мусоидат мекунад.
Имкониятҳо барои хидматҳои далелҳои сеюм
Маълумотҳо нишон медиҳанд, ки аз замони озод шудани он 22.15 млн. Амстиклинони фаъолро дар давоми 21 рӯз, ба даст овардани 41,95 миллион нафар рӯзноманигорон, аз ин рӯ, дар тамоми дӯконҳои тезтар ба даст меоянд, аз ин рӯ, дар паҳншавии барномаҳои Apple дар 157 кишвар / минтақаҳо мегардад. Аммо, агар истифодабарандагон дар dropes ҷамъ карда шаванд, ҳакерони кибер бениҳоят ҳамла карданд ва ба серверҳои назаррас расиданд. Таҳлилгарони соҳа бовар мекунанд, ки ин қисман аз ҷиҳати амиқи кортҳои ҷамъиятӣ барои омӯзиш ҳангоми ташриф овардан дар сурати мавҷуд набудани қудрати кофии ҳисобкунӣ барои далелҳо мебошад. Як баррасии технологии II огоҳона огоҳ кард: "Масъалаҳои серверро ба таври дақиқ бо пардохти маблағ ё маблағгузорӣ барои харидани мошинҳои бештар ҳал карда мешаванд; дар ниҳоят, он аз қарорҳои чуқур вобаста аст." Ин як савдо дар тамаркуз ба технологияро ба технология нишон медиҳад. Амаланкод асосан ба миқдори квантик барои миқёс барои худпарастӣ такя мекунад, ки дорои маблағгузории ғайриоддӣ гардид, дар натиҷаи фишори сатҳи нақдӣ ва муҳити тозагии технологӣ. Айни замон, дар партави мушкилоти дар боло зикршуда, баъзе корбарон барои баланд бардоштани сатҳи истифода аз алафҳои истифодаи истифодабарӣ ташвиқ карда мешаванд ё хусусиятҳои пардохташударо барои баланд бардоштани тасаллии корбар пешниҳод мекунанд. Ғайр аз он, таҳиягарон ба истифода бурдани API-ҳои шахси мансабдори сеюм ё сеюмро барои оптимизатсия истифода мебаранд. Бо вуҷуди ин, платформаи кушодаи амиқ ба наздикӣ эълон карда шуд: "Захираҳои ҷории сервер каманд ва API READERS қатъ карда шудааст."
Ин ба таври бешубҳа имкониятҳои бештар барои фурӯшандагони тарафи сеюмро дар соҳаи инфрасохтори АТ, бешубҳа имкон медиҳад. Ба наздикӣ, бузургҷуссаҳои гуногуни абрноки ватанӣ ва байнулмилалии Apis-Ipis Apis-и беруна Microsoft ва Amazon дар байни аввалин то охири моҳи январ ҳамроҳ шуданд. Пешвои дохилӣ, абрҳои дохилӣ, аввалиндараҷаи хидматҳои Sillic R1 ва V3-ро дар ҳамкорӣ 1 феврал нишон медиҳад, ки хидматҳои ҷараёни Силиконӣ, ки платформаи Sillic-ро доранд, озод карда мешаванд. Се ширкати BAT-BAT (BAIDU, Алибаба, Тенс) ва аз нав ҳисобида мешавад, ки аз 3 феврали соли гузашта ба қайд гирифта шудааст, ки дар он чуқурие, ки дар он чуқурии "Қассобгузории нархҳо" оғоз карда шуд, ба ёд оварда шудааст. Амалҳои ошкоро дар КУНО ва СкДОЗИИ НОМИЁНИҲОИ ҚАРАТҲОИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ ИСТИФОДАИ МАҲСУЛОТҲОИ АСОСИИ ОБУНАД Дар ин ҳолат, чуқурӣ на танҳо чаҳорчезро аз рӯи гармии маҳсулот, аммо пас аз o1 розигии O1 пас аз Озодӣ, ки ба ҳаяҷон дар бораи эҳёи ГДТ-3 монанд аст, намунаҳои кушодашавӣ ворид кардааст.
Дар асл, провайдерҳои абрҳо инчунин ҳамчун дарвозаҳои ҳаракат барои барномаҳо ҷойгиранд, ки ин тарҷумаи амиқро бо таҳиягарон ба бартариҳои пеш аз дарсҳо тарҷума мекунад. Гузоришҳо нишон медиҳанд, ки абри интеллектуалии BAIDU беш аз 15,000 мизоҷро истифода бурдааст, ки модели амиқро тавассути платформаи Қаннания дар рӯзи оғози модел истифода баред. Ғайр аз он, якчанд ширкатҳои хурд қарор доранд, аз ҷумла ҷараёни кременӣ, технологияи Лучен, технологияи Chuanjing ва дастраскунандагони мухталиф, ки барои моделҳои амиқро дастгирӣ карданд. Шарҳи технологияи Айнишсохт, ки имкониятҳои муосири оптимизатсия барои ҷойгиркунии амиқи амиқ дар ду соҳа бо истифода аз усули мулоими модели MOEIT бо истифода аз самтҳои омезиши маҳаллӣ дар ҳоле, ки дар зер намунаи модели гибридии GPU / CPU мебошад. Ғайр аз он, оптимизатсияи MLA ҳаётан муҳим аст. Аммо, ду моделҳои қадимаи чуқурчаҳо то ҳол бо мушкилоти беҳтари густариш оварда шудаанд. "Аз сабаби андозаи модел ва параметрҳои сершумор, хусусан барои ҷойгиршавии маҳаллӣ, оптимизатсия, хусусан барои ба даст овардани тавозуни оптималӣ дар байни кор ва арзиши технологияи Chuanjing оғоз меёбад". Монеаи назаррастарин дар рафъи маҳдудиятҳои хотира. "Мо барои пурра истифода бурдани CPU ва дигар захираҳои ҳисоббарорӣ муносибати муштараки муштаракро қабул мекунем, дар ҳоле ки қисмҳои зиччи Makustance CPU-ро дар GPU мемонанд", - шарҳ дод ӯ шарҳ дод. Гузоришҳо нишон медиҳанд, ки Ктрансформаторҳо Ктрансформаторҳо, ки каторҳо ва операторони навзодон дар трансформатори аслӣ, ки тавассути қолаб амал мекунанд, ба таври назаррас ба таври назаррас бо истифодаи усули бо истифода аз усулҳо истифода мебаранд. Барои ин оғозёбӣ чуқурӣ имкониятҳои таъсис додааст, зеро фоидаи афзоиш пайдо мешавад; Бисёре аз ширкатҳо пас аз оғози амонати муштарии номаълум гузориш дода шудааст, ки гирифтани дархостҳо аз мизоҷони қаблӣ ҷустуҷӯ кардани оптимизатсияҳо. Интишорон қайд карданд, ки "Дар гузашта, то ҳадде гурӯҳҳои мизоҷони ширкатҳои маъмулӣ баста шуда буданд, ки аз рӯи ҷашнҳои олии худ зич дархост карданд ва ҳатто муштариёни нофаъмҷӯёна барои шиносоии хидматҳои амиқи мо оғоз карда шуданд." Дар айни замон, он бодиққат иҷрои куллии моддаҳои торафт муҳимтар аст ва бо қабули моделҳои калони моделҳои калон, ин ба рушди рушд дар саноати ANFRA IN IN INFRA ворид мешавад. Агар як модели сатҳи амиқи сатҳи маҳаллӣ ба таври маҳаллӣ ҷойгир карда шавад, он ба таври назаррас ба Ҳукумати ҳукумат ва саъю кӯшишҳои корхонаҳо кӯмак мерасонад. Бо вуҷуди ин, мушкилиҳо метавонанд дар бораи қобилияти калони модел интизориҳои баланд дошта бошанд, ки дар густариши амалӣ ин назар ба муваффақиятҳо ва арзиши корӣ муҳиманд.
Барои арзёбӣ кардани он, ки шумо бодиққат аз узвият беҳтар аст, барои фаҳмидани фарқиятҳои калидии онҳо, қавӣ ва парвандаҳои онҳо муҳим аст. Ин аст муқоисаи ҳамаҷониба:
| Хусусият / Ҷанба | Чуқурӣ | Чатчпп |
|---|---|---|
| Моликият | Таҳия аз ҷониби ширкати чинӣ | Таҳия аз ҷониби Кушодӣ |
| Модели манбаъ | Кушода | Молидан |
| Арзиш | Ройгон барои истифода; Имконоти дастрасии API | Нархгузорӣ ё нархи пардохт |
| Амотиба | Хеле шаклдор, ба корбарон имкон медиҳад, ки дар он | Маблағгузории маҳдуд дастрас аст |
| Иҷро дар вазифаҳои мушаххас | Дар соҳаҳои муайян, ба монанди таҳлили маълумот ва ҷустуҷӯии иттилоотӣ | Берунӣ бо нишондиҳандаҳои қавӣ дар вазифаҳои эҷодӣ ва гуфтугӯӣ |
| Дастгирии забонӣ | Таваҷҷӯҳи қавӣ ба забон ва фарҳанги чинӣ | Дастгирии васеи забон, аммо US-XTIRICT |
| Арзиши омӯзиш | Хароҷоти пасти омӯзишӣ, барои самаранокӣ | Хароҷоти баландтари омӯзиш, ки захираҳои назаррасро талаб мекунанд |
| Ваъдаҳои посух | Метавонад ҷавобҳои гуногун пешниҳод кунад, ки эҳтимолан ба заминаи геополитикӣ таъсир расонад | Ҷавобҳои пайваста дар асоси маълумотҳои омӯзишӣ |
| Аюлиты мавриди ҳадаф | Ба таҳиягарон ва муҳаққиқон нигаронкунанда доранд | Ба истифодабарандагони умумӣ нигаронида шудааст, ки имкониятҳои гуфтугӯиро ҷустуҷӯ мекунанд |
| Истифода | Самараноктар барои тавлиди код ва вазифаҳои зуд | Беҳтарин барои тавлиди матн, ҷавоб додан ба саволҳои ҷавоб ва ҷалб намудани муколама |
Дурнамои интиқодӣ дар бораи "вайрон кардани Nvidia"
Дар айни замон, аз Huawei, якчанд истеҳсолкунандагони чипи дохилӣ ба монанди миштаҳои Moor, Muxi, технологияи Бираг, технологияи Брандон низ мутобиқ мешаванд. Истеҳсолкунандаи ширкатҳо ба шарҳи технологияи Айнӣ гуфт: "Сохтори амиқие навоварӣ мекунад, аммо мутобиқгардонии ин навоварӣ боқӣ мондааст. Бо вуҷуди ин, усули ВМ-ҳои ВМ талаботи бештарро аз нигоҳи нигоҳдорӣ ва тақсимот талаб мекунад, ки бо таъмини мувофиқати микросхемаҳои ватанӣ, муаррифии мушкилоти зиёди муҳандисӣ, ки ҳангоми мутобиқшавӣ ба қарор ниёз доранд. «Айни замон, қудрати ҳисоббаробаркунӣ дар іолатіо ва суботњо таѓйир дониста, оптимизатсияи самарабахши коршоям ва оптимизатсияи саноат, балки амалиёти саноатӣ гуфт, ки дар асоси таҷрибаи амалӣ. Ҳамзамон, "Аз сабаби миқдори зиёди параметри R1, ҳаллу фасли ватанӣ барои параметри фаъолона гиреҳҳо надоранд; Яке аз нуктаҳои чуқури V3 ҷорӣ намудани FP8 ҷорӣ кардани FP8 чормағзи оммавии омӯзишӣ мебошад, ки дар як модели бениҳоят калон, ба дастовардҳои назаррас асоснок карда шудааст. Пештар, бозигарони асосӣ, ки Microsoft ва NVIDIA кори марбутанд, аммо дар ин соҳа дар ин соҳа шубҳа доранд. Маълум аст, ки дар муқоиса бо INT8, бартарияти аввалини FP8 ин аст, ки миқдори зиёди таълим метавонад ба дақиқии камтар зарар расонад, то суръати назаррас ба таври назаррас такмил диҳад. Дар муқоиса бо FP16, FP8 метавонад то ду маротиба суръатро дар HVIDIA дар HVIDIA амалӣ созад ва дар H100 зиёда аз 1,5 маротиба зиёд бошад. Арор, ба монанди муҳокимаи атрофи тамоюлҳои қудрати ҳисоббаробаркунии ватанӣ ва моделҳои ватанӣ ба даст меоранд, ки оё nvidia метавонад халалдор шавад, ки оё КудА метавонад аз ҳад зиёд паҳн шавад. Як далели номаълум ин аст, ки чуқурие, ки воқеан арзиши бозории NVIDIA боиси паст шудани арзиши бозоргонии NVIDIA гардид, аммо ин тағирёбанда саволҳоро дар бораи тамомияти баланди нафтёни ноқилии NVIDIA баланд мекунад. Ривояти қаблан қабулшуда дар бораи ҷамъоварии ҳисоббаробаркунии капиталӣ мавриди баҳс қарор гирифта мешаванд, аммо барои NVIDIA барои пурра дар сенарияҳои омӯзишӣ комилан мушкил боқӣ мондааст. Таҳлили истифодаи амиқи CUDA нишон медиҳад, ки тағйирпазирӣ - ба монанди истифодаи SM барои муошират ё бевосита барои муошират ё кортҳои шабака - барои GPU мунтазам ба GPU мунтазам имконнопазир аст. Нишондиҳандаҳои саноат таъкид мекунанд, ки мД-и NVIDIA, на танҳо экосистемаи Кудса ва PTX (Гузаронидани PTX (Гузаронидани PTX (DEDER PROCKER) Дастурҳо доранд, ки корхонаҳои амиқи Эксистемаи CUDA мебошанд. "Дар муддати кӯтоҳ, қувваи ҳисоббаробаркунии NVIDIA наметавонад аз он возеҳ бошад; Аммо, мутобиқсозии кортҳои ватсионалӣ ба даст меорад. Умуман, аз нуқтаи назари инфексия, ҳолатҳо барои микросхемаҳои калони моделии маҳаллӣ даъват карда мешаванд. Имкониятҳо барои истеҳсолкунандагони ватанӣ дар доираи бепул аз ҳисоби талаботи аз ҳад зиёд баландтар маълуманд, ба вуруд халал мерасонанд. Таҳлилгарон, ки бо вуҷуди он ки кортҳои навдаи дохилӣ мекашанд, истифода мебаранд; Агар зарур бошад, як мошини иловагӣ ба даст орад, дар ҳоле ки моделҳои омӯзишӣ мушкилоти бенуқсон-амали мошинҳоро истифода мебаранд, ва суръати баландтар натиҷаҳои бадрафториро ба вуҷуд меорад. Тренинг инчунин талаботи мушаххаси кластери кластер дорад, дар ҳоле ки талабот оид ба кластерҳо барои аз даст додани гурӯҳҳо, ки қатъиян доранд, ба талаботи GPU осон нест. Дар айни замон, иҷрои корти TEVIDIA N20 ягонаи H20-и мукаммали NVIDIA болотар аст, ки аз Huawei ё Кемблиалӣ; Қувваи он дар кластер ҷойгир аст. Бар асоси таъсири умумӣ ба бозори коғазҳои лучит, ки шумо ЮНИНЕМ, дар муддати тӯлонӣ таъсис ва иҷораи хароҷоти таълими калони таълимӣ ва дархостҳо ба таври назаррас коҳиш дода мешавад Дирайванди талабот ба бозори энергетикии барқ. " Ғайр аз он, "талаботи амиқи амрикоӣ бо далелҳои ҳисобкунии маҳаллӣ мувофиқ аст, ки дар он иқтидорҳои маҳаллӣ аз захираҳои бепул аз захираҳои пасандозҳо, ки қобилияти истеҳсолкунандагонро дар сатҳи мухталифи экосистемаҳои ватанӣ ташкил мекунад, мувофиқ аст." Технологияи Лучен бо Куави дар абри амиқ барои оғоз кардани силсилаи амиқи R1 ҳамкорӣ кардааст. Шумо yang дар оянда хушбинона изҳор кардед: "Хушо бодиққат эътимодро ба ҳалли саҳмияҳо, ҳавасмандгардонии дилгармии бештар ва сармоягузорӣ ба имкониятҳои ҳисоббаробаркуниҳои дохилӣ пешкаш мекунад."
Хулоса
Хулоса «беҳтар» назар ба Chatgpt аз ниёзҳо ва вазифаҳои мушаххаси корбар вобаста аст. Барои вазифаҳо, ки ба чандирӣ, арзишҳои паст ниёз доранд, арзиши паст ва мутобиқсозӣ, чашби худ метавонад бартарӣ дошта бошад. Барои навиштани эҷодкор, таҳқиқоти умумӣ ва интерфейсҳои гуфтугӯӣ, Чатгпт метавонад роҳбариро гирад. Ҳар як воситаи гуногун ба мақсадҳои гуногун хидмат мекунад, бинобар ин интихоб аз контексте, ки дар он истифода мешавад, хеле вобаста хоҳад буд.
НОМАҲО
Системаи кабелии сохташуда
Шабака ва додаҳо, сими нахӣ-оптикӣ, сими нишон медиҳанд, модулҳо, бизнес
APR16-18-ум-18, 2024 дар Дубай
APR16-180-ум-18, 2024 Санурка дар Маскав
.9th, 2024 Маҳсулот ва технологияҳои нав чорабинӣ дар Шанхай
Октя22ND-25-уми 25, 2024 Чин дар Пекин
Ноя.19-20, 2024 Ҷаҳони пайвастшуда KSA
Вақти почта: feb-10-2025