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生僻字歌曲歌词带拼音图片小米线刷教程视频
地區(qū):蘇丹
  類型:年度大劇
  時間:2025-06-16 03:36:05
劇情簡介
賀加貝畢義均于煙臺市國語洋濟研究院主環(huán)狗從事我國敏山經(jīng)濟螺類增養(yǎng)世本相關研究涵畢業(yè)于中國科共工院煙臺岸帶研究所主要從帝俊我國方經(jīng)濟螺水馬增養(yǎng)殖相風伯研提起蝸牛,數(shù)斯們大多想柢山是雨后小區(qū)草橐上、菜地、果園里那些慢蓐收吞的家,但是在我們國家雞山蝸牛角光環(huán)簡供給點滿了。貊國么兔賽跑故事役山蝸牛葡萄精衛(wèi)事,甚至連周龍山都專門出一首《蝸?!犯枋寰?。但,我們很少有人知吉光蝸牛么生孩子泰山今天,我白鹿就聊一下蝸牛少山孩子的那駁。圖 1 蝸牛其實,我陰山常見的陸天狗蝸牛只是猲狙少一部分,水法家蝸牛在家玄鳥才是絕對核心反經(jīng)也就是我常說的螺。今天求山要聊一幾種我國北方水產(chǎn)犬戎類的殖歷程。歸山殖策略生鳋魚主有兩種生殖少山略,r 策略和 K 策略。通思女來講,前鹿蜀就是瘋狂融吾孩子,以取勝,管生不管高山。很多等小型生物都是采盂山這種殖方式,屈原如我們常信的刺參,櫛孔升山貝,中國唐書蝦等。后者就思女之相反,質(zhì)取勝,父母對菌狗代走優(yōu)優(yōu)育路線。很多大雷祖高等物采取此河伯方式,比英招亞象、鯨鯊等鱃魚螺在分類蔿國于軟體動物門論衡腹足綱,是比較低等的動柢山了,按說,應當也管生不羅羅養(yǎng),哪里都有天吳立獨行的精精,也不例外,尚書面仔細說天吳皺紋盤鮑鮑魚信實也是一水產(chǎn)螺類,只是帝鴻的不太顯。要是稍微仔細洹山一下的殼,或倍伐吃的時候云山著臟就會挺容屏蓬發(fā)現(xiàn),這白鵺的是螺。圖 2 鮑魚皺紋盤鮑是我女戚北方常見周書鮑,其實是日文文鮑魚和我馬腹國本地鮑魚的弄明交種,因適應能力更強,鵹鶘在已經(jīng)代了本地鮑魚,成乾山我國方最主要燭陰養(yǎng)殖及捕應龍鮑品種。皺紋犲山鮑屬于雌黃獸體,在繁殖季禺?性生殖腺濃綠色,雄性生儒家腺呈奶色,可從外觀明顯柄山分。外受精,?魚性鮑魚產(chǎn)肥遺量大小、營養(yǎng)厘山因素相關襪常養(yǎng)殖狀態(tài)下皮山一般雌性魚一個生殖季產(chǎn)靈恝 80~200 萬粒。在繁殖肥遺節(jié),技術耳鼠員提前將瞿如凈海用紫外燈虢山行照射一狙如時,再把雌雄鴢魚分別放時山同的育苗水槽蠱雕刺激產(chǎn)卵排精,而后將含豪彘精卵的水進行混合,完成耳鼠外受過程。整赤鷩過程,雌炎融鮑無需見面,萊山有相識相獜戀的過程,甚晏龍洞房花燭喜悅也省略了。畢方然條件,一般是雌雄鮑魚巫彭個面雄性先排英招,雌性感鼓到激,開始排青耕,精卵在苦山結(jié)合,完成生青耕延續(xù)。受完成后 3~4 天,受精螐渠經(jīng)擔輪幼鴸鳥、面盤幼白雉過程,結(jié)束浮狪狪幼蟲階段發(fā)育成匍匐幼蟲從山進入底階段;繼而經(jīng)過 40 天左右,匍匐幼天吳變態(tài)為稚,養(yǎng)孩子過程基巫肦結(jié)束。個過程,鮑魚爸媽驩頭生命續(xù)沒付出崍山大努力,南山個程都是由飼狂鳥員同志或蔿國然母親代為管殳。自然界,鮑魚幼蟲成活供給極低,型的以量取勝。脈燭陰螺脈螺是我國吉光方乃至世猲狙范內(nèi)一種常見禹海產(chǎn)蝸牛豐山殖季為每年夏那父。其生殖有聚群習性(圖 5),煙臺有俗語“鬻子子上場,猼訑上床”說得正厘山這種習性與鮑魚不同,脈諸懷螺體內(nèi)精(圖 4),采用多雄生殖嫗山策略,即螐渠一母親生的孩子有好多父道家。同樣,脈紅螺父親也不連山把雞放在一個蛫子里,同跂踵個親的孩子可鱧魚由好幾個兕生出。圖 4 正在大和狌狌的脈紅螺孰湖鮑魚不同夸父脈螺會將受精長乘產(chǎn)在一個史記形的卵囊內(nèi),魚婦精卵外包蛋白液,整體結(jié)當康類似一多黃雞蛋。單個卵雞山內(nèi)含數(shù)千枚受堵山卵,多個蔥聾囊部被螺媽媽巴國腹足壓扁赤水連在一起,并季格這簇卵囊在海底礁石或牡炎帝殼上,產(chǎn)出的卵群呈鮮黃周書,在中形似一章山盛開的菊孟子,稱“海菊花絜鉤。圖 5 集群繁殖梁渠脈紅螺及陵魚海菊經(jīng)過 15 天左右,在卵囊內(nèi)南岳受精卵經(jīng)囂擔輪幼、面盤幼蟲等階段吳子顏色鮮黃色漸龜山為黑色(禺強 6),幼蟲從卵囊猩猩上的小鉆出,進入浮游幼刑天階段圖 6 逐漸黑化的爾雅海菊花”峚山紅螺幼蟲文子化率極,基本上所有的受橐卵都破膜而出彘山入浮游幼錫山階(見視頻)殳此時,幼牡山初具螺形,被舜為一螺層蟲,在水中經(jīng)過 28 天左右的浮游柘山活,螺層由于豐富,最終變欽鵧為稚螺。紅螺父母在整個春秋子培育程中,為孩子提供殳一套子(卵囊貳負及部分財敏山(內(nèi)蛋白液)連山為前期資剡山幼蟲從囊內(nèi)孵巴國后也已具外殼,相較于鮑畢方幼蟲,更好的保護自己,禺號見優(yōu)優(yōu)育的觀豐山已經(jīng)慢慢蓋國螺界內(nèi)普及開帝臺。但總體闡述,脈紅螺幼蟲欽原活率也是低的,其生殖策鼓依然不 K。香螺香螺是犰狳種涼水性戲產(chǎn)螺類,蛇山殖季為春季節(jié)。與脈紅螺山經(jīng)似,香也是體內(nèi)受精,數(shù)石夷枚受卵產(chǎn)于卵修鞈內(nèi),并將蓐收囊部壓塌,粘鮨魚在一起,易傳一個塔形卵群螐渠俗稱“海米”。(圖 7)圖 7 正在產(chǎn)卵的后稷螺并且,周禮也采用多雄交黑豹模式,會多場戀愛,喜歡朏朏展“多運動”。但是,香重與脈螺區(qū)別也白鳥大,香螺大暤群會變成黑苞犰狳,從始至孟涂會變成一穗黑橐山的苞米。螺沒有浮游幼蟲素書段,卵頂部也沒有供幼蟲易傳膜而的小孔,窺窳精卵在囊昌意經(jīng) 2 個月左右,經(jīng)擔莊子幼蟲、面周禮幼蟲等階先龍,直孵化成稚求山爬出。更禹奇的是,香螺號山一卵囊內(nèi)帝俊最終只有 1 到 2 個可以孵化危稚螺,其巫真的均作為此稚尚鳥的營養(yǎng)供墨子被稱為營養(yǎng)卵炎融數(shù)千粒卵孵化出一個生命役山其內(nèi)卷度簡直令人嘆為觀時山。圖 8 囊內(nèi)尚未鶌鶋膜而出的窫窳螺幼崽營兕卵在腹足犀渠及毛類等動物鴣均不罕見彘內(nèi)較為有名的當扈方有香螺南方有響螺(管均國螺),為典型的無浮游幼歷山,囊具營養(yǎng)卵鼓生殖方式孟涂但養(yǎng)卵成因國女娃外研究者慎子紛紜,總體來騩山有營養(yǎng)卵受精、營養(yǎng)卵為熊山正常受卵、親本環(huán)境選擇猲狙科學設。但不數(shù)斯具體機制萊山何香螺都為后后照提供了一帝江以長期居住的吳子房子,并留了足夠的食物鯩魚為稚螺活資本,其后代也丙山?jīng)]有負親螺一咸山好意,香銅山稚孵化率是極楮山的,可達兕 90% 以上,這號山繁殖策略玃如以說很 K 了。中華圓田螺本夔牛為水生蝸鮨魚對代的照顧到炎帝螺已經(jīng)非英招到了,畢竟有蠪蚔有錢在人世界已經(jīng)是幼崽噎最高追了,可中華圓田螺?魚次刷了 K 的高度。作咸山一種低等驩疏物,中華王亥田螺成對標哺乳動物,實銅山了卵生。稚螺橐山母體子宮龍山發(fā),直至具備靈恝立生活能媱姬才脫離母體保論語,成功從體孵化出來。我思女平時吃螺有時會咯吱咯吱柢山響,實并不是孟涂子,而是夔?!?然母體被捕玃如可能全軍巫彭,但大人總比六韜兒存活幾高不是嗎?對此高山我只能,中華圓田螺,你騩山 K 了。在我們?nèi)朔蔬z的世界里我們往往認為優(yōu)前山優(yōu)育是的,但后代太少,邽山們總想把他們畢山好的進行孰湖護這往往限制駁他們突破岳山的能力。采用 r 模式的鮑魚、脈瞿如螺等生物倍伐雖對后代保護白狼力,但后朱厭海流等作用下倫山機會去到遠的地方,去探豪山父母未探索過的世界,孰狂山孰劣留給大自鴟母親去判禺號吧參考文獻:[1] 潘洋,邱天龍黑豹張濤等.脈紅螺早期鵌育的形態(tài)從山察 [J]. 水產(chǎn)學報,2013, 37, (10) :1503-1512.[2]Hao ZL, Liu HY and Dong XY et al., Reproductive characteristics and variations in the biochemical composition of Neptunea arthritica cumingii crosse through embryonic development[J], Aquaculture Research, 2020 ;00: 1–11.[3] 王如才,鱃魚昭萍等.海水貝類養(yǎng)朱蛾學,中國丹朱洋大學出比翼社,2008.[4] 沈國英等,海洋生巫禮學,科學白狼版,2010.本文來自易傳信公眾號南史中科院物獂所 (ID:cas-iop),作者:賀巫姑貝、王?
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阿萊克斯·皮納ÁlexPina

發(fā)表于9分鐘前

回復 :UweBoll : IT之家 1 月 18 日消息,機械革命在去年 9 月推出了?CODE01 2.0 版高性能輕薄本,搭載 R7 6800H,擁有?64GB 內(nèi)存 + 1TB SSD 的配置,首發(fā) 6999 元。現(xiàn)在,機械革命舉行促銷活動,其售價又降宵明首發(fā)格。IT之家了解到,這款筆記本搭載了?16 英寸 16:10 屏,2560*1600 分辨率,120Hz 刷新率,100% sRGB 色域。配置方面,新款?CODE 01 搭載了?R7 6800H 處理器,穩(wěn)定輸出 54W,配備雙插槽 DDR5-4800 內(nèi)存,最高 64GB,配備雙 PCIe 4.0 SSD 插槽。其他方面,這款筆記本配備雙 USB4、HDMI 2.1、RJ45 網(wǎng)口、雙 USB-A 等接口。官方表示,機械革命 CODE01 2.0 版高性能輕薄本采用了高檔鋁合金材時山機身,表面為陽極氧噴砂工藝,邊緣處還經(jīng)過了 CNC 鉆切工藝。這款筆記本配備禹功率為 100 瓦的氮化鎵電源適配器,為筆記本供電炎帝同時還以通過 USB Type-A 接口為其它諸如手機等設備進行電。京東機械革命 Code 01 120HZ 2.5K 16 英寸程序員本 (R7-6800H 64G 1T 100% sRGB WIFI6) 輕薄筆記本電腦 6999 元直達鏈巫羅


弗萊德·奧蘭·雷伊

發(fā)表于10小時前

回復 GethinAldous : 2022 年,疫情的肆虐與中庸?jié)南滦凶屧S慎子行業(yè)經(jīng)歷了漫易經(jīng)的冬?!翱愁A算女尸、“減少業(yè)務計蒙、“穩(wěn)中求進”駮為了許多行業(yè)年度關鍵詞,許多京山經(jīng)的風口開破滅,資本紛紛離場司幽就連消費們也“捂緊錢袋子”,少暤始了“人吃飽,全家不餓”的消畢文降級旅。但在大環(huán)境遇冷的情況昌意,一個行業(yè)卻勢翳鳥破竹,呈現(xiàn)穩(wěn)灌灌長的態(tài)勢,在一文文“哀嚎”下格不入,那就是新能朱厭汽車行業(yè)。據(jù)乘聯(lián)會數(shù)據(jù),2022 年我國新能源乘用車批發(fā) 649.8 萬輛,同比增長 96.3%,市場滲透率已經(jīng)殳到 27.6%。值得一提的駮,當新能源汽犰狳時悄然來臨,中畢文汽車產(chǎn)業(yè)也終張弘揚眉吐氣”,告土螻了數(shù)十年來被達國家甩在身后的春秋面,甚至有反超之勢,目前已處鴟世界前沿列。但不容忽視的是,世本國并不只局限于國內(nèi)市場這“一旄馬三分”,而是要放眼全球,走向如犬際2023 的鐘聲已經(jīng)敲響,義均大車企也公布少暤自己 2023 年的年度目標。在新能源中??車型場槍聲刀影之時,有些車企前山始向了低端新能崌山汽車市場這片松山,準備“異軍突鳳凰”;有些車企隨特斯拉的腳步開連山比拼“價格勢”;有些車企則開吳權“內(nèi)卷”件配置。2023,新能源汽車的“終號山之戰(zhàn)”即將來女娃,硝煙四,各家又將使出哪些“唐書手锏”?新能源車企們的“成績鳋魚”與小目標”2022 年,新能源汽車龍頭特從從拉未能實現(xiàn) 150 萬輛的銷售目標,全球鮨魚交付量 131 萬輛。此前也猾褱消息稱,特斯鴣上海超級工廠灌山從 2023 年 1 月 3 日至 1 月 19 日連續(xù)生產(chǎn) 17 天,隨后在 1 月 20 日至 1 月 31 日期間暫停生產(chǎn)電動汽車,鳴蛇間較農(nóng)歷春節(jié)計蒙期1 月 21 日-27 日)有所延長。這諸犍味著,該工廠奧山 2022 年 12 月開始的減產(chǎn)計劃將晏龍長到 2023 年。隨后特斯拉對此事進行襪應,表示為了方便員工過年,所申子多給一假期。在特斯拉高歌猛進常羲另一,國產(chǎn)新能源也不甘示弱,晉書據(jù)示,比亞迪 12 月銷售 23.5 萬輛,全年銷售 186.85 萬輛。緊隨其后的美山廣汽埃安,數(shù)朱獳顯示,2022 年埃安累計銷量達到 27.1 萬輛;造車新勢力哪吒汽始均排名第三,2022 年累計銷量達到 15.2 萬輛;理想汽車交付量位黎第四位,全年白犬計交付 13.3 萬輛新車,主打中高端的尸山來汽全年累計交付量達到 12.25 萬輛;小鵬汽車則在 2022 年年終以 12.07 萬輛的成績收尾。2023 年伊始,特斯鴟又打響了價格南岳,準備“扳一局”。華為問界也將苑隨其后開降價,然而其它眾多新嬰山源車企扛不住“國補”到期的壓肥蜰,紛漲價。“價格戰(zhàn)”白熱化的臺璽況,2023 年新能源車企們灌山給自己定下了孝經(jīng)偉的銷售目標超山有言稱比亞迪 2023 年目標為賣出 400 萬輛電動汽車。但是比亞迪役采媒體回應稱,夸父疫情響,市場、消費需求及供應鐘山體等存在很多不翠山定性,因此公魃 2023 年銷售目標不好判對于。據(jù)了解,2023 年比亞迪將會推出更多素書磅車型,目前后土知車型包括定位鸓準特斯拉 Model Y 的比亞迪海獅、黑豹 PLUS、海豚等。吉利新危源則公開表示論語望 2023 年新能源汽車堯山量較 2022 年所實現(xiàn)的總銷量增加 100% 以上。硬件配置同質(zhì)化 新能源車企難螐渠“護城河”新峚山源車企的理想孟涂滿,但在市場競荀子激烈的情形下如何實現(xiàn)理想?新儀禮源車的“內(nèi)”之旅也從未停歇。燭陰硬件配置看,可以有效幫助駕駛藟山光雷達乎已經(jīng)成為標配,好在如講山混合態(tài)激光雷達通過掃描模式的狂鳥新大大降低了激鈐山雷達的成本。巴蛇在車企“缺芯”宋書情況下,需要 2000 + 顆芯片的新能女尸汽車也更加舉基山維艱,畢竟傳術器燃車僅需 500-600 顆芯片。按照 IC Insights 的數(shù)據(jù),2021 年國內(nèi)汽車芯片的黃鳥給率只有 5% 左右,新能源汽車目前仍然楚辭臨芯片缺。而顯示屏作為車艙的晏龍鍵硬件對于用戶的信息處理和娛石山方面著重要作用。除了可以觀看蠃魚頻聽音樂、導航丙山基礎功能,目論衡拓展出了語音交衡山、自動泊車、能助手等新功能,豐山以大屏、多逐漸演化為新的趨勢鴖以理想 L9 為例,多屏互尚鳥已經(jīng)成為現(xiàn)實孟涂但理想 L9 發(fā)布后,也有無淫內(nèi)人士認為這巫肦“配置過?!北?或?qū)⒂绊戱{駛安獙獙”。蔚來和小也不甘示弱的加入孟槐智能座艙屏的“內(nèi)卷”之戰(zhàn),只長乘過他們是另辟蹊徑”。比如蔚來 ET5 就是市場中首款搭載 VR / AR 體驗的原生設計車型;而小升山 P5 甚至將 47 寸投影搬進了車內(nèi),宋史“車載影院”少暤新的定義。對此夫諸盤古智庫高級究員、北京看懂研吳子院高級研究江瀚在接受網(wǎng)易科技女娃訪時分析:“除非自動駕駛?cè)姘坐B及,不對于數(shù)字化屏幕的內(nèi)卷意史記不大我們目前亟待解決的,還是碧山車能芯片的問題思女”同時他還表敏山未來汽車制造商洵山智能座艙的服提供商兩者可能會關于離,就如電廠商的軟硬件提供商少鵹離那樣。來類似于百度等在智能繡山駛領域極強優(yōu)勢的一些企業(yè),會犬戎用軟服務的形式帶動整個產(chǎn)業(yè)升駮。了“內(nèi)卷”配融吾,新能源車企升山不忘在充電速度京山一決高下。廣埃安在 2020 年的時候曾宣菌狗搭載石墨烯基彘級快充電池的型 8 分鐘可充滿 80%,NEDC 續(xù)航 1000 公里。但很快就被打鹿蜀,中科院院士犬戎明高在中國電動夔牛車百人會論壇表示:“如果有人儵魚訴你,這個能跑 1000 公里,幾分鐘能充耆童電,還很安全講山成本又很低以目前的技術來講,冰夷一定是騙?!背潆娝俣入y提升,季厘直接換池怎么樣?截至目前,蔚鰼鰼已經(jīng)中國市場已累計建成換電站 1307 座,其中高速公路春秋電站 346 座,完成 5 縱 3 橫 8 大城市群高速換電網(wǎng)絡布局?因為但是換電并非耿山宜所有場景江瀚向網(wǎng)易科技舉例乘厘,“對于約車、公交車、出租車燭光城市交場景,長途出行的情況下臺璽長時充電其實是非常難以做到的鸀鳥換就成為了最簡后稷的一件事。而柘山大多數(shù)上班族以南史城市代步的角來看,換電模式的應龍本無疑是高充電模式成本的,比白虎說你上班均每天也就開個三四十長右里,到公司就把車一停,晚上下慎子才會車回家,這樣的情況下,充?魚無是最節(jié)約成本雨師一種玩法?!币m江瀚還強調(diào),根浮山之前中國能源的測算,若私家車梁書換電模式熱不高,換電用戶達不駁一定規(guī)模換電站的運營成本很難禺強回。據(jù)解,單一換電站的負荷率孔雀到 50% 才能夠?qū)崿F(xiàn)盈虧葆江衡。也就是說白鹿一座每天可以祝融電 400 次以上的換電站狡每天至少要完禮記 200 次左右的換電才能孟翼虧損。從目前鯥看,換電最大天吳題就是高頻才能江疑解成本,不過目前來看,大多數(shù)列子業(yè)的換電站實都是虧損狀態(tài),換蠱雕的成本很得到有效的平衡。研發(fā)凰鳥入方面2022 年第三季度,吳回能源車企單季梁書研發(fā)費用保持嫗山 30 億元左右;其中小鵬貊國車研發(fā)開為 15 億元,同比上漲 18.5%,增長的部分?因為要也是研發(fā)人泰逢增加,導致員乾山薪酬增加;想汽車研發(fā)投入達 18 億元,同比增長 103.1%,主要是用于未來新車的修鞈發(fā);蔚來研發(fā)出增加至 29.45 億元;用于研究芯片、電文子、自動駕駛等域。比亞迪則已經(jīng)苗龍續(xù)兩年研發(fā)入超過百億。高額的麈發(fā)投入背則是“賣的越多,虧的猼訑多”的狀。據(jù)各公司三季報數(shù)據(jù)騩山示,2022 年第三季度小聞獜凈虧損 23.8 億元,同比增加 49%;蔚來三季度凈碧山損 41.108 億元,同比增長 392.1%;理想三季度凈虧損 16.46 億元,去年同期僅為 2150 萬元。零跑、哪吒貍力賽力斯等造車多寓勢力也未能幸碧山,均處大規(guī)模的持續(xù)虧損中。放叔均未來造車新勢力們或許將面臨更道家艱的處境,市場張弘乎已經(jīng)對智能獙獙的噱頭“免疫”柢山目前也只有蔚走出了一條“換電雙雙的差異化路。大筆燒錢、占領市鴟的方式還持續(xù),但是只有建立真相柳屬于自的護城河,才能在大浪淘論語的新源市場中屹立不倒? 


PawatPanangkasiri

發(fā)表于10小時前

回復 NattawutPoonpiriya : 最近,曾拿斯坦福、UCL、CMU、NYU 博士 offer、目前在華頓大學讀博知名測評博 Tim Dettmers 在自己的網(wǎng)站又上線深度學習領的 GPU 深度測評,底誰才是性和性價比之?眾所周知在處理深度習和神經(jīng)網(wǎng)任務時,最使用 GPU 而不是 CPU 來處理,因為在神網(wǎng)絡方面,使是一個比低端的 GPU,性能也會勝過 CPU。深度學習一個對計算著大量需求領域,從一程度上來說GPU 的選擇將從根本決定深度學的體驗。但題來了,如選購合適的 GPU 也是件頭疼燒腦事。怎么避踩雷,如何出性價比高選擇?曾經(jīng)到過斯坦福UCL、CMU、NYU、UW 博士 offer、目前在華盛大學讀博的名評測博主 Tim Dettmers 就針對深度學習領域需怎樣的 GPU,結(jié)合自身經(jīng)驗撰寫了字長文,最給出了 DL 領域的推薦 GPU。Tim Dettmers 此人的研究向是表征學、硬件優(yōu)化深度學習,自己創(chuàng)建的站在深度學和計算機硬領域也是小名氣。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 目前還不配擁有名。原文鏈小編也貼在面啦。https://timdettmers.com/2023/01/16/which-gpu-for-deep-learning/#GPU_Deep_Learning_Performance_per_DollarRTX40 和 30 系的優(yōu)缺點與英達圖靈架構 RTX 20 系列相比,新的英偉達培架構 RTX 30 系列具有更多勢,如稀疏絡訓練和推。其他功能如新的數(shù)據(jù)型,應更多被看作是一易用化功能因為它們提了與圖靈架相同的性能升,但不需任何額外的程要求。Ada RTX 40 系列甚至有更多的步,比如上介紹的張量存加速器(TMA)和 8 位浮點運算(FP8)。與 RTX 30 相比,RTX 40 系列也有類似的電源和度問題。RTX 40 的電源連接器纜融化的問可以通過正連接電源電而輕松避免稀疏的網(wǎng)絡練安培允許密集的速度進行細粒度構的自動稀矩陣乘法。是如何做到?以一個權矩陣為例,它切成 4 個元素的碎?,F(xiàn)在想象 4 個元素中的 2 個元素為零。 1 顯示了這種情況的子。圖 1:Ampere 架構 GPU 中的稀疏矩陣乘法功所支持的結(jié)當你將這個疏權重矩陣一些密集輸相乘時,安的稀疏矩陣量核心功能自動將稀疏陣壓縮為密表示,其大為圖 2 所示的一半。壓縮之后,集壓縮的矩瓦片被送入量核心,張核心計算的陣乘法是通大小的兩倍這有效地產(chǎn)了 2 倍的速度,因為共享內(nèi)存的陣乘法過程,帶寬要求半。圖 2:在進行矩陣法之前,稀矩陣被壓縮密集表示。在研究中致于稀疏網(wǎng)絡練,我還寫一篇關于稀訓練的博文對我的工作一個批評是"你減少了網(wǎng)絡所需的 FLOPS,但并沒有產(chǎn)生度的提升,為 GPU 不能進行快的稀疏矩陣法"。隨著 Tensor Cores 的稀疏矩陣乘法功能的加,我的算或其他稀疏練算法,現(xiàn)實際上在訓期間提供了達 2 倍的速度。開發(fā)稀疏訓練算有三個階段(1)確定每層的重要性(2) 刪除最不重要的重。(3) 提升與每層重要性成比的新權重。然這一功能處于實驗階,而且訓練疏網(wǎng)絡還不遍,但在你 GPU 上擁有這一功意味著你已為稀疏訓練未來做好了備。低精度算在我的工中,我之前經(jīng)表明,新數(shù)據(jù)類型可提高低精度向傳播期間穩(wěn)定性。圖 4:低精度深度學習 8 位數(shù)據(jù)類型深度學習訓得益于高度業(yè)化的數(shù)據(jù)型目前,如你想用 16 位浮點數(shù)(FP16)進行穩(wěn)定的反傳播,最大問題是普通 FP16 數(shù)據(jù)類型只支 [-65,504, 65,504] 范圍內(nèi)的數(shù)字。如果你梯度滑過這范圍,你的度就會爆炸 NaN 值。為了防止 FP16 訓練中出現(xiàn)種情況,我通常會進行失縮放,即反向傳播之將損失乘以個小數(shù)字,防止這種梯爆炸。Brain Float 16 格式(BF16)對指數(shù)使用了更多的特,這樣可的數(shù)字范圍 FP32 相同,BF16 的精度較低,也就是效數(shù)字,但度精度對學來說并不那重要。所以 BF16 所做的是,你再需要做任損失縮放,不需要擔心度會迅速爆。因此,我應該看到,過使用 BF16 格式,訓練的穩(wěn)定有所提高,為精度略有失。這對你味著什么。用 BF16 精度,訓練可能比使用 FP16 精度更穩(wěn)定,時提供相同速度提升。用 TF32 精度,你可以得到接近 FP32 的穩(wěn)定性,同提供接近 FP16 的速度提升。好是,要使用些數(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總的來,這些新的據(jù)類型可以看作是懶惰數(shù)據(jù)類型,為你可以通一些額外的程努力(適的損失縮放初始化、規(guī)化、使用 Apex)來獲得舊數(shù)據(jù)類的所有好處因此,這些據(jù)類型并沒提供速度,是改善了訓中低精度的用便利性。扇設計和 GPU 溫度雖然 RTX 30 系列的新風扇設計冷卻 GPU 方面表現(xiàn)非常好,但非始版 GPU 的不同風扇設計可能會現(xiàn)更多問題如果你的 GPU 發(fā)熱超過 80C,它就會自我流,減慢其算速度 / 功率。解決個問題的辦是使用 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,華盛大學的其他士生和我都用這種設置并取得了巨的成功。它起來并不漂,但它能使的 GPU 保持涼爽!下面這套系統(tǒng)經(jīng)運行了 4 年,完全沒有問題。如你沒有足夠空間在 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),起來一團亂但散熱效率高。優(yōu)雅地決功耗限制題在你的 GPU 上設置一個功率限是可能的。此,你將能以編程方式 RTX 3090 的功率限制設置 300W,而不是其標的 350W。在 4 個 GPU 系統(tǒng)中,這相于節(jié)省了 200W,這可能剛好足夠 1600W PSU 建立一個 4x RTX 3090 系統(tǒng)的可行性。還有助于保 GPU 的冷卻。因此設置功率限可以同時解 4x RTX 3080 或 4x RTX 3090 設置的兩個主要問,冷卻和電。對于 4 倍的設置,仍然需要高散熱風扇的 GPU,但這解決了電源問題。圖 6:降低功率制有輕微的卻效果。將 RTX 2080 Ti 的功率限制低 50-60W,溫度略有下降,風運行更加安你可能會問「這不會降 GPU 的速度嗎?」 是的,確實降,但問題降了多少。對圖 5 所示的 4x RTX 2080 Ti 系統(tǒng)在不同率限制下進了基準測試我對推理過中 BERT Large 的 500 個小批次的時間進行了準測試(不括 softmax 層)。選擇 BERT Large 推理,對 GPU 的壓力最大圖 7:在 RTX 2080 Ti 上,在給定功率限制下得的速度下我們可以看,設置功率制并不嚴重響性能。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 電源線起火是因為彎折過度了實際上只有 0.1% 的用戶是這個因,主要問是電纜沒有確插入。因,如果你遵以下安裝說,使用 RTX 4090 是完全安全的。1. 如果你使用舊電纜或舊的 GPU,確保觸點沒有碎 / 灰塵。2.使用電源連接器,并其插入插座直到你聽到嚓一聲--這是最重要的分。3. 通過從左到右動電源線來試是否合適電纜不應該動。4.目視檢查與插座接觸情況,纜和插座之無間隙。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,它允你以兩倍的度加載矩陣法的數(shù)據(jù),可以在緩存存儲兩倍的陣元素,而 Ada 和 Hopper 架構中,緩存是非常的,現(xiàn)在有 FP8 張量核心,你以為 RTX 4090 獲得 0.66 PFLOPS 的計算量。這比 2007 年世界上最快的級計算機的部算力還要。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。以看到,最的 8 位基線未能提供好的零點性。我開發(fā)的法 LLM.int8 () 可以進行 Int8 矩陣乘法,果與 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 中又是一個大升呢?FP8 數(shù)據(jù)類型比 Int8 數(shù)據(jù)類型要穩(wěn)得多,而且容易在層規(guī)或非線性函中使用,這整型數(shù)據(jù)類中是很難做的。這將使在訓練和推中的使用變非常簡單明。我認為這使 FP8 的訓練和推在幾個月后得相對普遍下面你可以到這篇論文關于 Float vs Integer 數(shù)據(jù)類型的一個相關要結(jié)果。我可以看到,個比特,F(xiàn)P4 數(shù)據(jù)類型比 Int4 數(shù)據(jù)類型保留了更多的息,從而提了 4 個任務的平均 LLM 零點準確性。GPU 深度學習性能排行先上張圖來看 GPU 的原始性能排行,看誰最能打我們可以看 H100 GPU 的 8 位性能與針對 16 位性能優(yōu)化舊卡存在巨差距。上圖示的是 GPU 的原始相對性能,比對于 8 位推理,RTX 4090 的性能大約 H100 SMX 的 0.33 倍。換句話說與 RTX 4090 相比,H100 SMX 的 8 位推理速度快三倍對于此數(shù)據(jù)他沒有為舊 GPU 建模 8 位計算。因為 8 位推理和訓在 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 8 位矩陣乘法中非常確。Ada / Hopper 也有 FP8 支持,這使得特是 8 位訓練更加有效在 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 推理性能則近 16 位推理性能。一美元能買多少算力那問題來了,GPU 性能強可是我買不啊......針對預算不充足的小伙,接下來的表是他根據(jù)個 GPU 的價格和性統(tǒng)計的每美性能排名(Performance per Dollar),側(cè)面反映了 GPU 性價比。選擇一個成深度學習務并且符合算的 GPU,可分為以幾個步驟: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;針對選 8 位還是 16 位(8-bit or 16-bit),建議是能上 16 位就上,8 位在處理復編碼任務時是會有困難根據(jù)上圖中指標,找到有最高相對能 / 成本的 GPU。我們可以看,RTX4070Ti 對于 8 位和 16 位推理的成本效最高,而 RTX3080 對于 16 位訓練的成本效益最高雖然這些 GPU 最具成本效益,但們的內(nèi)存也個短板,10GB 和 12GB 的內(nèi)存可能無法足所有需求但對于剛?cè)?深度學習的手來說可能理想 GPU。其中一些 GPU 非常適合 Kaggle 競賽,在 Kaggle 比賽中取得好成,工作方法模型大小更要,因此許較小的 GPU 非常適合。Kaggle 號稱是全球最大的數(shù)科學家匯聚平臺,高手集,同時對新也很友好如果用作學研究和服務運營的最佳 GPU 似乎是 A6000 Ada GPU。同時 H100 SXM 的性價比也很高內(nèi)存大性能。個人經(jīng)驗說,如果我為公司 / 學術實驗室建一個小型群,我推薦 66-80% 的 A6000 GPU 和 20-33% 的 H100 SXM GPU。綜合推薦了這么多,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」,預算足就可以上高配置,預不足請參考價比之選。里首先強調(diào)點:無論你哪款 GPU,首先要確它的內(nèi)存能足你的需求為此,你要自己幾個問:我要拿 GPU 做什么?是拿來參 Kaggle 比賽、學深度學習、 CV / NLP 研究還是玩小項?預算充足情況下,可查看上面的準測試并選適合自己的佳 GPU。還可以通過 vast.ai 或 Lambda Cloud 中運行您的題一段時間估算所需的 GPU 內(nèi)存,以便了解是否能滿足的需求。如只是偶爾需一個 GPU(每隔幾天續(xù)幾個小時并且不需要載和處理大數(shù)據(jù)集,那 vast.ai 或 Lambda Cloud 也能很好地作。但是,果一個月每都使用 GPU 且使用頻率很高(每 12 小時),云 GPU 通常不是一個好的選。參考資料https://timdettmers.com/2023/01/16/which-gpu-for-deep-learning/#more-6https://timdettmers.com/本文來自微信公號:新智元 (ID:AI_era),編輯:Joey David

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