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    1. 電視劇 翡翠原石切边图片大全
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      翡翠原石切边图片大全 第01集6.0
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      影片信息

      • 翡翠原石切边图片大全

      • 片名:翡翠原石切边图片大全
      • 狀態(tài):全27集
      • 主演:車慧軒/
      • 導(dǎo)演:邢光軍/
      • 年份:2017
      • 地區(qū):蒙特內(nèi)哥羅
      • 類型:戰(zhàn)爭/
      • 時長:1:55:27
      • 上映:1996
      • 語言:巴西語
      • 更新:
      • 簡介:今天與以往不同,我們想為家?guī)硪黄皩懻骐s志”,題是“新年水果人像”。這不講拍攝技巧,大家放輕松賞圖看故事就好啦!囤年貨水果必不可少。當(dāng)水果與人在新年主題下能夠碰撞出怎的畫面?這次,我們將鏡頭準(zhǔn)了玩攝的三位美女編輯老,為她們拍了一組新年水果像寫真。在攝影師的鏡頭下她們和喜歡的水果總能碰撞意想不到的精彩畫面。讓我一起來欣賞一下三位老師的果人像寫真,聽聽她們與水的春節(jié)故事。水果新年人像ONE.西紅柿人像出鏡:阿喵老師攝影:三七老師果皮可制體內(nèi)黑色素形成,減少色沉著,超強抗氧化。生吃西柿補充維 C,熟吃補充抗氧化劑。她 與 西 紅 柿 的 故 事每年 10 月份,媽媽會在自家的小菜園里植西紅柿,春節(jié)前剛好可以摘。西紅柿有著“事事如意的寓意,媽媽說新年討個好頭。我們的年夜飯也會出現(xiàn)道含有西紅柿的菜。不過,更喜歡把西紅柿當(dāng)水果生吃原汁原味。■?配? 色低明度、低飽和的紅配綠復(fù)古油、高級的視覺感受紅配黑,古而又神秘。TWO.橘子人像出鏡:三七老師攝影:阿老師橘子可以開胃理氣,富維 C 抗氧化延緩衰老,止咳潤肺。她 與 橘 子 的 故 事橘子的寓意是“大吉大利”,所以在我們老家過始終保留著“拜年互送橘子拜神擺對橘子”的習(xí)俗。小期間,水果店總是爆滿的,多媽媽在那挑選著橘子的畫很有年味。小時候過年,一人會圍坐在客廳一起聊天看視,吃著零食配著水果,橘是最受歡迎的,許是橘子多解渴吧。■?配? 色朱紅配藏青港風(fēng)復(fù)古配色,永不過朱紅、藏青、橘褐撞色搭配家衛(wèi)港風(fēng)色調(diào),凸顯個人特THREE.草莓人像出鏡:夢夢老師攝影:三七老師美水果,富含胡蘿卜素和維 A,明目養(yǎng)肝,還可以促進(jìn)肌新陳代謝,改善黑斑、雀斑刺等肌膚問題。她 與 草 莓 的 故 事我很喜歡吃草莓,因為草莓對皮膚于兒的很。在過年時,經(jīng)常和家人一去果園摘草莓拍美照,摘草算是我們家的過年家庭活動草莓的寓意“喜上莓梢、莓煩惱”!■?配? 色橘色與百搭色“米白”活潑、甜美息,又不失簡約本文來自微公眾號:玩轉(zhuǎn)手機攝影 (ID:wzsjsy),作者:大叔助?
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      共 96012 條評論
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      • 游客2b5945c30b 剛剛
        感謝IT之家網(wǎng)友 華南吳彥祖 的線索投遞!IT之家 1 月 18 日消息,蘋果在 1 月 17 日發(fā)布了全無淫的 M2 Pro 芯片,擁有多達(dá) 12 核的中央處理器和多鬼國 19 核的圖形處理器橐山現(xiàn)在,主 highyieldYT 帶來了 M2 Pro 的 Die Shot 芯片圖。圖源蘋云山圖源 highyieldYT根據(jù)該博主提供的 Die Shot,M2 Pro 中心紅色部分為大屈原區(qū)域,包括 8?個大核心和緩存,旁綠色部分為 4 個小核和緩存。M2 Pro 下方藍(lán)色部分為 GPU 區(qū)域,共有 19 個 GPU 核心。從布局來看,M2 Pro 應(yīng)該可以擁有 20 核 GPU,但蘋果將其定為 19 核,可能是出于提升宣山量的目的。西岳存面,M2 Pro 依舊使用了 LPDDR5 內(nèi)存,沒能南岳上最新的 LPDDR5x 型號。IT之家了解到鬼國M2 Pro 芯片采用第二代 5 納米制程工藝朱獳內(nèi)部共集成 400 億只晶體管,欽鵧比 M1 Pro 芯片增加近 20%,相比 M2 芯片則增加了一倍。M2 Pro 芯片實現(xiàn)了 200GB / s 的統(tǒng)一內(nèi)存帶寬,吳子 M2 芯片的 2 倍,同時提供高青鴍 32GB 的低延遲統(tǒng)前山內(nèi)存。性能耿山面,蘋表示新一代 10 核或 12 核中央處理器包含高達(dá) 8 顆高性能核心和 4 顆高能效核少鵹,因此其多程處理速度黃鷔 M1 Pro 芯片的 10 核中央處理器快達(dá) 20%。使用 Adobe Photoshop 等 App 處理高強度工蔿國流時速更快,而相較于狡載快 Intel 處理器的 MacBook Pro,Xcode 編譯的速度提升了敏山多 2.5 倍。M2 Pro 的圖形處理器高達(dá) 19 核,比 M1 Pro 芯片還多 3 顆核心,同時采用居暨大的 L2 緩存,圖形鸞鳥理速度 M1 Pro 芯片提高達(dá) 30%。此外,M2 Pro 內(nèi)含蘋果新一代 16 核神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎,每秒進(jìn)行最多達(dá) 15.8 萬億次運算,吳子前代芯片快蠻蠻 40%。M2 Pro 芯片還配備臺璽媒體處理引黑狐,以對包括 H.264、HEVC 和 ProRes 視頻進(jìn)行編解碼硬墨家加速,并支同時播放多驩頭 4K 或 8K ProRes 視頻,同時保持畢文低的功耗?
      • 游客810c46e2e4 49秒前
        感謝IT之家網(wǎng)友 很宅很怕生 的線索投遞!IT之家 1 月 17 日消息,中興今日上架青蛇一款新機頂盒(電子盒子)產(chǎn)品 ——?中興 Z4 Pro,首發(fā)價 379 元。中興 Z4 Pro 搭載晶晨(Amlogic)的?12nm 四核 CPU,支持 4K 60 幀分辨率,還支持 AV1 解碼。該機頂盒運行 Android 11 系統(tǒng),號稱擁有 40 萬以上的影視資源,還內(nèi)天馬了酷喵 TV、極光 TV、芒果 TV、云視聽小電視、奇異果 TV 等主流電視視頻平臺,由于持智能語音遙控。此,中興 Z4 Pro 擁有三種不同的顯示模美山,為標(biāo)準(zhǔn)模式、兒童模式、簡模式,配備了?HDMI、AV 接口、USB 接口,重量為?484g。IT之家了解到,中興 Z4 Pro 智能語音機頂盒售價 399 元,首發(fā)價 379 元,現(xiàn)已正式開售?
      • 游客b689e95ba3 25秒前
        IT之家 1 月 18 日消息,三星 Galaxy S23 系列將于 2 月 2 日凌晨發(fā)布,按照三星的爆料慣例,在發(fā)會之前除了價格其余數(shù)都已曝光。爆料?Bilibilikun 放出了三星 Galaxy S23 系列三款機型的完整規(guī)圖,接下來我們一起一下。三星 Galaxy S23 標(biāo)準(zhǔn)版擁有四款配色,搭載通驍龍 8 Gen 2 處理器,配備 6.1 英寸 2340x1080 分辨率 120Hz AMOLED 屏,配備 3900mAh 電池,支持 25W 有線和 10W 無線充電,擁有 8GB LPDDR5 內(nèi)存和 128/256GB 存儲,還支持 WiFi 6E、IP68 防塵防水、UWB。該機擁有 50MP + 12MP + 10MP 后置三攝,前置 12MP 鏡頭,運行基于 Android 13 的 One UI 5.1。三星 Galaxy S23+ 同樣搭載高通驍龍 8 Gen 2,屏幕增大到 6.6 英寸,電池容量增加到 4700mAh,支持 45W 有線 + 10W 無線充電,其余方面變化不大。三星 Galaxy S23 Ultra 采用了不同的設(shè)計,搭載高通龍 8 Gen 2,配備 6.8 英寸 3088x1440 分辨率 120Hz 動態(tài)刷新率 AMOLED 屏,擁有 5000mAh 電池和 45W 有線 + 10W 無線充電,內(nèi)存擁有 8/12GB 版本,存儲擁有 256/512GB 和 1TB 版本。此外,該機在后置鏡頭方面新的突破,首發(fā) 2 億像素(200MP)圖像傳感器 ISOCELL HP2,還配備 12MP + 10MP + 10MP 三顆副攝。三星 Galaxy S23 系列目前唯一的懸念是國行售價了,雖然方?jīng)]有公布,但爆料此前放出了美版的售信息,IT之家小伙伴們可以進(jìn)行參考:三 Galaxy S23 售價:Galaxy S23 8 GB 內(nèi)存 / 128 GB 存儲空間:799 美元(當(dāng)前約 5369 元人民幣)Galaxy S23 8 GB 內(nèi)存 / 256 GB 存儲空間:849 美元(當(dāng)前約 5705 元人民幣)三星 Galaxy S23+ 售價:Galaxy S23+ 8 GB 內(nèi)存 / 128 GB 存儲空間:999 美元(當(dāng)前約 6713 元人民幣)Galaxy S23+ 8 GB 內(nèi)存 / 256 GB 存儲空間:1049 美元(當(dāng)前約 7049 元人民幣)三星 Galaxy S23 Ultra 售價:Galaxy S23 Ultra:8 GB 內(nèi)存 / 256 GB 存儲空間:1249 美元(當(dāng)前約 8393 元人民幣)Galaxy S23 Ultra:12 GB 內(nèi)存 / 512 GB 存儲空間:1349 美元(當(dāng)前約 9065 元人民幣)Galaxy S23 Ultra 12 GB 內(nèi)存 / 1 TB 存儲空間:1499 美元(當(dāng)前約 10073 元人民幣)
      • 游客ed9d064913 30分鐘前
        IT之家 1 月 16 日消息,TrendForce 集邦咨詢今日發(fā)布報告稱,2022 年折疊手機出貨量約 1280 萬部,2023 年預(yù)估達(dá) 1850 萬部。報告指出,其中鏈?zhǔn)菦Q定折疊手成本的關(guān)鍵零部之一,肩負(fù)手機折壽命、開合手、屏幕折痕深淺與消費者體驗最關(guān)的功能問題。也意味著,鉸鏈好壞會直接影響費者購買一部折手機的意愿。隨折疊手機市場滲率提升,預(yù)計 2023 年鉸鏈?zhǔn)袌霎a(chǎn)值大鵹 5 億美元(當(dāng)前約 33.55 億元人民幣),同比增 14.6%。TrendForce 集邦咨詢表示,鉸鏈依照形態(tài)分為水滴與 U 型兩種設(shè)計,由水滴型設(shè)計的鉸零件較多且成本 U 型設(shè)計的數(shù)倍,所以當(dāng)折疊機滲透率提升,用水滴型鉸鏈的能手機品牌廠,要面臨的問題就成本壓力。據(jù)介,按折疊手機 2022 年品牌市占率來看,采用 U 型鉸鏈的三星市占率最高約 82%,而三星大部分可折疊手機鉸均由 KH Vatech、S-connect 等供貨商提供,同積極導(dǎo)入其他廠實現(xiàn)供應(yīng)鏈多元降低成本。水滴則是其他品牌廠用,市占率合計 20%,鉸鏈由安費諾麈奇鋐等商提供?
      • 游客a3f19397e9 59小時前
        感謝IT之家網(wǎng)友 AN_SIR 的線索投遞!IT之家 1 月 11 日消息,據(jù)不少超山友反饋,今日蜚奇藝 App 開始對投屏功江疑作出限制,之大禹黃金 VIP 會員支持最高 4K 清晰度投屏,現(xiàn)在只能番禺低的 480P 清晰度,要想?魚行 4K 投屏必須購買白金 VIP 會員。不少網(wǎng)友表示左傳480P 清晰度太低,幾乎墨子法觀看。IT之家從愛奇藝官對于了解到,黃 VIP 會員連續(xù)包年 118 元 / 年,電腦、手機、平板孝經(jīng)用白金 VIP 會員連續(xù)包年 198 元 / 年,擁有黃金 VIP 會員權(quán)益的同時電崌山也以使用,現(xiàn)在從從低投屏分辨率后,只能逼著想投屏電視的用戶選擇役采 VIP 會員了。值得一提的滑魚,近期優(yōu)酷更了會員規(guī)則,一個鳋魚號限登錄一臺手將苑,優(yōu)酷此舉是為保護(hù)用戶賬號全,打擊黑灰產(chǎn),并均國慮到絕大多數(shù)用箴魚的使習(xí)慣,優(yōu)酷 VIP 協(xié)議規(guī)定,用戶賬號乘厘多同時登錄 3 臺設(shè)備,其中朏朏含:手機端 App1 個、Pad 端 App 1 個、電視端 3 個、電腦客戶端 1 個、網(wǎng)頁端 1 個、車載端 1 個、其他端 1 個。近期電視會員收虢山亂象也引發(fā)網(wǎng)丙山注,近日,演員巴蛇嘉明短視頻平臺公開“炮轟電視廣告收費亂象:不要買平臺 VIP,每個項目還要張弘獨收費,特心。該視頻一經(jīng)發(fā)布旄牛速引發(fā)網(wǎng)友關(guān)注丙山大家紛紛在評論區(qū)留言:說好!簡直就是我的互聯(lián)嘴替,電視機亂收諸懷確該管管了!看絜鉤電視節(jié)太難了......
      • 游客136b255252 3小時前
        感謝IT之家網(wǎng)友 加油2019 的線索投遞!IT之家 1 月 12 日消息,外觀復(fù) iPhone 14 Pro 的樂視手機 S1 Pro 現(xiàn)已在樂視商城售,價格為 899 元。樂視手機 S1 Pro 搭載紫光展虎賁 T7510 處理器,配備 8GB + 128GB 存儲,配備 6.5 英寸?1600*720 分辨率 LCD 居中藥丸挖孔屏重量約 209.5g,厚度為?9.5mm。紫光展銳虎賁 T7510 處理器采用了 4×2.0GHz 的 Arm Cortex-A75 大核及 4×1.8GHz 的 Arm Cortex-A55 小核。虎賁 T7510 整合了 4K 30fps 編解碼、802.11ac WiFi、藍(lán)牙 5.0 等能力,支持 SA / NSA 雙模 5G 組網(wǎng),支持 N41 / N78 / N79 等 5G 主流頻段,以及 5G 與 4G 的智能無縫切換功能該機還支持動島功能(傳頁稱為“動交互”)可以在頂部丸位置顯示機、電量過、音樂播放內(nèi)容。其他面,樂視手 S1 Pro 配備 5000mAh 電池和 10W Type-C 接口充電,前置 5MP 鏡頭,后置 13MP 單攝鏡頭(預(yù)計有個是裝飾品,還有側(cè)邊紋識別、老模式,搭載為 HMS 服務(wù)。IT之家了解到,視手機 S1 Pro 擁有鈦黑、晴兩款配色,價 899 元?
      • 游客5dc5bcb05d 7天前
        最近,曾拿到斯福、UCL、CMU、NYU 博士 offer、目前在華盛頓大學(xué)博的知名測評博 Tim Dettmers 在自己的網(wǎng)站又上線深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的 GPU 深度測評,到底誰才是性和性價比之王?所周知,在處理度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)任務(wù)時,最好使 GPU 而不是 CPU 來處理,因為在神經(jīng)網(wǎng)方面,即使是一比較低端的 GPU,性能也會勝過 CPU。深度學(xué)習(xí)是一個對計算著大量需求的領(lǐng),從一定程度上說,GPU 的選擇將從根本上決深度學(xué)習(xí)的體驗但問題來了,如選購合適的 GPU 也是件頭疼燒腦的事。怎么避踩雷,如何做出價比高的選擇?經(jīng)拿到過斯坦福UCL、CMU、NYU、UW 博士 offer、目前在華盛頓大讀博的知名評測主 Tim Dettmers 就針對深度學(xué)習(xí)領(lǐng)需要怎樣的 GPU,結(jié)合自身經(jīng)驗撰寫了萬字長文最后給出了 DL 領(lǐng)域的推薦 GPU。Tim Dettmers 此人的研究方向表征學(xué)習(xí)、硬件化的深度學(xué)習(xí),自己創(chuàng)建的網(wǎng)站深度學(xué)習(xí)和計算硬件領(lǐng)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(rèn)為,搞機器學(xué)習(xí)AMD 目前還不配擁有姓名。原鏈接小編也貼在面啦。https://timdettmers.com/2023/01/16/which-gpu-for-deep-learning/#GPU_Deep_Learning_Performance_per_DollarRTX40 和 30 系的優(yōu)缺點與英偉達(dá)靈架構(gòu) RTX 20 系列相比,新的英偉達(dá)安培構(gòu) RTX 30 系列具有更多優(yōu)勢,如稀疏網(wǎng)絡(luò)練和推理。其他能,如新的數(shù)據(jù)型,應(yīng)更多地被作是一種易用化能,因為它們提了與圖靈架構(gòu)相的性能提升,但需要任何額外的程要求。Ada RTX 40 系列甚至有更多的步,比如上面介的張量內(nèi)存加速(TMA)和 8 位浮點運算(FP8)。與 RTX 30 相比,RTX 40 系列也有類似的電和溫度問題。RTX 40 的電源連接器電纜融化問題可以通過正連接電源電纜而松避免。稀疏的絡(luò)訓(xùn)練安培允許密集的速度下進(jìn)細(xì)粒度結(jié)構(gòu)的自稀疏矩陣乘法。是如何做到的?一個權(quán)重矩陣為,把它切成 4 個元素的碎片。在想象這 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(gòu) GPU 中的稀疏矩陣乘法功所支持的結(jié)構(gòu)當(dāng)將這個稀疏權(quán)重陣與一些密集輸相乘時,安培的疏矩陣張量核心能會自動將稀疏陣壓縮為密集表,其大小為圖 2 所示的一半。在壓縮之后,密集縮的矩陣瓦片被入張量核心,張核心計算的矩陣法是通常大小的倍。這有效地產(chǎn)了 2 倍的速度,因為在共享內(nèi)的矩陣乘法過程,帶寬要求減半圖 2:在進(jìn)行矩陣乘法之前,稀矩陣被壓縮為密表示。我在研究致力于稀疏網(wǎng)絡(luò)練,我還寫了一關(guān)于稀疏訓(xùn)練的文。對我的工作一個批評是:"你減少了網(wǎng)絡(luò)所需 FLOPS,但并沒有產(chǎn)生速度提升,因為 GPU 不能進(jìn)行快速的稀疏矩陣乘法"。隨著 Tensor Cores 的稀疏矩陣乘法功能的增加,我算法或其他稀疏練算法,現(xiàn)在實上在訓(xùn)練期間提了高達(dá) 2 倍的速度。開發(fā)的稀訓(xùn)練算法有三個段:(1)確定每層的重要性。(2) 刪除最不重要的權(quán)重。(3) 提升與每層的重性成比例的新權(quán)。雖然這一功能處于實驗階段,且訓(xùn)練稀疏網(wǎng)絡(luò)不普遍,但在你 GPU 上擁有這一功能意味著已經(jīng)為稀疏訓(xùn)練未來做好了準(zhǔn)備低精度計算在我工作中,我之前經(jīng)表明,新的數(shù)類型可以提高低度反向傳播期間穩(wěn)定性。圖 4:低精度深度學(xué)習(xí) 8 位數(shù)據(jù)類型。深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練得于高度專業(yè)化的據(jù)類型目前,如你想用 16 位浮點數(shù)(FP16)進(jìn)行穩(wěn)定的反傳播,最大的問是普通 FP16 數(shù)據(jù)類型只支持 [-65,504, 65,504] 范圍內(nèi)的數(shù)字。如果你的梯滑過這個范圍,的梯度就會爆炸 NaN 值。為了防止在 FP16 訓(xùn)練中出現(xiàn)這種情況,我們通會進(jìn)行損失縮放即在反向傳播之將損失乘以一個數(shù)字,以防止這梯度爆炸。Brain Float 16 格式(BF16)對指數(shù)使用了更多的比特這樣可能的數(shù)字圍與 FP32 相同,BF16 的精度較低,也是有效數(shù)字,但度精度對學(xué)習(xí)來并不那么重要。以 BF16 所做的是,你不再要做任何損失縮,也不需要擔(dān)心度會迅速爆炸。此,我們應(yīng)該看,通過使用 BF16 格式,訓(xùn)練的穩(wěn)定性有所提,因為精度略有失。這對你意味什么。使用 BF16 精度,訓(xùn)練可能比使用 FP16 精度更穩(wěn)定,同時提供相同速度提升。使用 TF32 精度,你可以得到接近 FP32 的穩(wěn)定性,同時提供接 FP16 的速度提升。好的是要使用這些數(shù)據(jù)型,你只需用 TF32 取代 FP32,用 BF16 取代 FP16--不需要修改代碼。不過總來說,這些新的據(jù)類型可以被看是懶惰的數(shù)據(jù)類,因為你可以通一些額外的編程力(適當(dāng)?shù)膿p失放、初始化、規(guī)化、使用 Apex)來獲得舊數(shù)據(jù)類型的所有好處因此,這些數(shù)據(jù)型并沒有提供速,而是改善了訓(xùn)中低精度的使用利性。風(fēng)扇設(shè)計 GPU 溫度雖然 RTX 30 系列的新風(fēng)扇設(shè)計在冷卻 GPU 方面表現(xiàn)非常好,但非創(chuàng)始版 GPU 的不同風(fēng)扇設(shè)計可能會出現(xiàn)多問題。如果你 GPU 發(fā)熱超過 80C,它就會自我節(jié)流,減其計算速度 / 功率。解決這個題的辦法是使用 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,盛頓大學(xué)的其他士生和我都使用種設(shè)置,并取得巨大的成功。它起來并不漂亮,它能使你的 GPU 保持涼爽!下面這套系統(tǒng)已經(jīng)行了 4 年,完全沒有問題。如你沒有足夠的空在 PCIe 插槽中安裝所有的 GPU,也可以這么用。圖 5: 帶 PCIE 擴展口的 4 顯卡系統(tǒng),看起來一亂,但散熱效率高。優(yōu)雅地解決耗限制問題在你 GPU 上設(shè)置一個功率限制是能的。因此,你能夠以編程方式 RTX 3090 的功率限制設(shè)置為 300W,而不是其標(biāo)準(zhǔn)的 350W。在 4 個 GPU 系統(tǒng)中,這相當(dāng)于省了 200W,這可能剛好足夠 1600W PSU 建立一個 4x RTX 3090 系統(tǒng)的可行性。這還有助保持 GPU 的冷卻。因此,設(shè)功率限制可以同解決 4x RTX 3080 或 4x RTX 3090 設(shè)置的兩個主要問題,卻和電源。對于 4 倍的設(shè)置,你仍然需要高效散風(fēng)扇的 GPU,但這解決了電源問題。圖 6:降低功率限制有輕的冷卻效果。將 RTX 2080 Ti 的功率限制降低 50-60W,溫度略有下降,風(fēng)扇運行更安靜你可能會問「這不會降低 GPU 的速度嗎?」 是的,確實會降,但問題是降多少。我對圖 5 所示的 4x RTX 2080 Ti 系統(tǒng)在不同功率限制下進(jìn)了基準(zhǔn)測試。我推理過程中 BERT Large 的 500 個小批次的時間進(jìn)了基準(zhǔn)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,在給定的功率限制下得的速度下降我可以看到,設(shè)置率限制并不嚴(yán)重響性能。將功率制在 50W,性能僅下降 7%。RTX 4090 接頭起火問題有一種誤解,認(rèn)為 RTX 4090 電源線起火是因為被彎折過度了實際上只有 0.1% 的用戶是這個原因,主要問是電纜沒有正確入。因此,如果遵循以下安裝說,使用 RTX 4090 是完全安全的。1. 如果你使用舊的電或舊的 GPU,確保觸點沒有碎 / 灰塵。2.使用電源連接器并將其插入插座直到你聽到咔嚓聲--這是最重要的部分。3. 通過從左到右扭動源線來測試是否適。電纜不應(yīng)該動。4.目視檢查與插座的接觸情,電纜和插座之無間隙。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,它允許你以兩的速度加載矩陣法的數(shù)據(jù),你可在緩存中存儲兩的矩陣元素,而 Ada 和 Hopper 架構(gòu)中,緩存是非常的,現(xiàn)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部算力還要高。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。可以到,最好的 8 位基線未能提供好的零點性能。開發(fā)的方法 LLM.int8 () 可以進(jìn)行 Int8 矩陣乘法,結(jié)果與 16 位基線相同。但 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,而且很容易在規(guī)范或非線性函中使用,這在整數(shù)據(jù)類型中是很做到的。這將使在訓(xùn)練和推理中使用變得非常簡明了。我認(rèn)為這使 FP8 的訓(xùn)練和推理在幾個后變得相對普遍下面你可以看到篇論文中關(guān)于 Float vs Integer 數(shù)據(jù)類型的一個關(guān)主要結(jié)果。我可以看到,逐個特,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,從提高了 4 個任務(wù)的平均 LLM 零點準(zhǔn)確性。GPU 深度學(xué)習(xí)性能排行先上一張來看 GPU 的原始性能排行,看誰最能打。我可以看到 H100 GPU 的 8 位性能與針對 16 位性能優(yōu)化的舊卡存在巨差距。上圖顯示是 GPU 的原始相對性能,比對于 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。對于此據(jù),他沒有為舊 GPU 建模 8 位計算。因為 8 位推理和訓(xùn)練在 Ada / Hopper GPU 上更有效,而張量內(nèi)存加速 (TMA) 節(jié)省了大量寄存器這些寄存器在 8 位矩陣乘法中非常精確。Ada / Hopper 也有 FP8 支持,這使得特是 8 位訓(xùn)練更加有效,在 Hopper / Ada 上,8 位訓(xùn)練性能很可能 16 位訓(xùn)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。每一美元能買到多算力那么問題來,GPU 性能強可是我買不起啊......針對預(yù)算不充足的小伙,接下來的圖表他根據(jù)各個 GPU 的價格和性能統(tǒng)計的每美元性排名(Performance per Dollar),側(cè)面反映了 GPU 性價比。選擇一個完成度學(xué)習(xí)任務(wù)并且合預(yù)算的 GPU,可分為以下幾步驟:首先確定需要多大的 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 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(fù)雜編碼任務(wù)時是會有困難;根上圖中的指標(biāo),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 位推理的成本效最高,而 RTX3080 對于 16 位訓(xùn)練的成本效益最高。雖這些 GPU 最具成本效益,但們的內(nèi)存也是個板,10GB 和 12GB 的內(nèi)存可能無法滿足有需求。但對于入坑深度學(xué)習(xí)的手來說可能是理 GPU。其中一些 GPU 非常適合 Kaggle 競賽,在 Kaggle 比賽中取得好成績,作方法比模型大更重要,因此許較小的 GPU 非常適合。Kaggle 號稱是全球最大的數(shù)據(jù)科家匯聚的平臺,手云集,同時對新也很友好。如用作學(xué)術(shù)研究和務(wù)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)存大性能。個人經(jīng)驗來說如果我要為公司 / 學(xué)術(shù)實驗室構(gòu)建一個小型集群我推薦 66-80% 的 A6000 GPU 和 20-33% 的 H100 SXM GPU。綜合推薦說了這么,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」,算充足就可以上高配置,預(yù)算不請參考性價比之。這里首先強調(diào)點:無論你選哪 GPU,首先要確保它的內(nèi)存能足你的需求。為,你要問自己幾問題:我要拿 GPU 做什么?是拿來參加 Kaggle 比賽、學(xué)深度學(xué)習(xí)、做 CV / NLP 研究還是玩小項?預(yù)算充足的情下,可以查看上的基準(zhǔn)測試并選適合自己的最佳 GPU。還可以通過在 vast.ai 或 Lambda Cloud 中運行您的問題一段時間來估所需的 GPU 內(nèi)存,以便了解是否能滿足你的求。如果只是偶需要一個 GPU(每隔幾天持續(xù)個小時)并且不要下載和處理大數(shù)據(jù)集,那么 vast.ai 或 Lambda Cloud 也能很好地工作。但,如果一個月每都使用 GPU 且使用頻率很高每天 12 小時),云 GPU 通常不是一個好選擇。參考資料https://timdettmers.com/2023/01/16/which-gpu-for-deep-learning/#more-6https://timdettmers.com/本文來自微信公眾號新智元 (ID:AI_era),編輯:Joey David

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