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国产GPU,国产关补离“真能打”还有多远?续攻年初想给自己攒一台写代码用的电脑,顺手查了查显卡价格。齐算好家伙,力硬NVIDIA的国产关补RTX 4090动辄一万五,连上一代A100二手卡都被炒得离谱。续攻
91精选在线看我盯着屏幕愣了半天,齐算突然冒出一个问题:咱们自家的力硬GPU呢?到底能不能用在正经干活上?于是我从“买不起”的怨念出发,花了一周时间翻各种公开资料,国产关补把国产GPU的续攻现状大致捋了一遍。今天想用大白话聊聊我的齐算理解——可能不专业,但尽量说人话。力硬先搞清楚GPU到底在“算”什么很多朋友以为GPU就是国产关补打游戏用的,其实它本质是续攻一个“能同时干几万件简单事”的芯片。CPU像是齐算一个博士生,做题特别快;GPU像是几百个小学生,单人不聪明,但排成一排一起算,
日韩码波多野吉衣全集处理图像、矩阵运算、深度学习这类重复性高的工作时,效率反而碾压博士生。所以算力短板说白了就是:我们需要成千上万个“小学生”的时候,国内能安排出的人数太少,或者纪律不够好。当前大模型训练、科学仿真、视频渲染,全都靠GPU堆出来的。英伟达拿走了全球80%以上的市场份额,这不是因为别的厂商做不出芯片,而是因为软件生态太强了。CUDA这个编程平台,就像全世界程序员都会用的方言,你换个硬件就得学新“方言”,
我爱搞鸡谁愿意?国产GPU到底有哪些“选手”这几年国内冒出来的GPU公司可真不少,各有各的路子。我按“背景”大致分了几类:类型代表企业主打方向老牌国家队景嘉微军用/信创图形处理,JM系列背靠大厂华为昇腾AI训练/推理,Atlas系列创业独角兽壁仞科技、摩尔线程通用计算+图形渲染AI芯片老兵寒武纪云端AI芯片,思元系列这里面最让我印象深刻的其实是摩尔线程。这家公司2020年才成立,创始人张建中原来是英伟达中国区总经理,技术底子很扎实,硬是搞出了能跑DirectX的游戏显卡MTT S80。我看了测评,性能大概相当于GTX 1060到1070之间的水平,但对于一个从零开始打造的显卡来说,已经很难得。壁仞科技也很有意思,去年发布的
男同网页BR100系列,官方标的FP16算力达到1024 TFLOPS,这个数字单看比英伟达A100还高一截。但你要真去买,可能买不到几块。因为数字好看是一回事,能不能稳定供货、配套软件成不成熟是另一回事。差距藏在“好用”里如果只看纸面参数,国产GPU这几年进步真的很大。比如华为昇腾910B,在训练大模型时已经能达到A100的80%左右性能。但问题在于,你拿A卡装个驱动、装个PyTorch就能跑,而国产卡往往要适配专属框架,还要改代码。就像你买了个新的
91片张洗衣机,说明书是日文的,轮子还得自己装,就算洗衣能力再强,大多数人也会被劝退。这里我列个对比表,你可以直观感受下差距:项目英伟达A100(80GB)华为昇腾910B壁仞BR100(官方)显存80GB HBM2e64GB HBM2e64GB?FP16算力约312 TFLOPS约376 TFLOPS1024 TFLOPS软件生态CUDA + cuDNN + TensorRTCANN + MindSpore自研BIRENSUPA实际可用度插上就能用有深度定制需求早期需大量适配注意,算力峰值只是峰值。就像汽车仪表盘标240公里的时速,但你开到120可能就发飘了。国产GPU在持续运行时的稳定性、散热调校、互联带宽上,和英伟达相比还有明显差距。为什么要“持续攻关”你可能想问:既然差距这么大,干脆别追了,用别人的芯片不行吗?真不行。倒不是因为面子,而是因为买不到。2022年10月开始,美国对高端GPU的出口管制越来越严,A100、H100这些芯片被禁止卖到中国。国内云厂商手里的存量卡用一张少一张,如果自家芯片不成气候,将来连大模型都没法训练。另一个更实际的问题是“适配成本”。我和一位做AI算法的朋友聊过,他说以前用CUDA写好的模型,移植到国产芯片上,光调试驱动和算子库就得花两周。但这两周的投入是值得的——只要有一两次完整迁移的成功案例,后来者就能照着做,边际成本会越来越低。所以“持续攻关”不是一句口号,而是很多人真的在硬着头皮做脏活累活。我翻到景嘉微的财报,发现他们研发投入占比常年超过30%,这在军工电子类公司里非常夸张。华为昇腾更是把PyTorch的适配做到了模型级别,你直接跑而不报错的比例越来越高。生态,才是最难啃的骨头如果只看芯片设计,国产GPU的短板其实已经补了不少。但“硬件”只是开始,真正难的是软件生态。英伟达花了15年把CUDA铺到全球每一所高校、每一家云厂商,你突然造一个更快的芯片,让大家重写代码,根本没人愿意。所以很多国产GPU公司现在的策略是“兼容CUDA”。摩尔线程直接做了一个兼容层,让大部分CUDA程序能在自家显卡上跑,虽然性能损耗不少,但至少能跑起来。这招很聪明,有点像当初Wine让Windows程序跑在Linux上,先解决“有没有”,再说“好没好”。另一个办法是靠开源社区。国内团队这几年在OpenAI Triton、TVM这类编译器项目上贡献越来越多,试着在更底层建立通用标准。如果将来某种新框架大红大紫,大家起点都一样,那国产GPU就有机会弯道超车。换一个角度看“短板”我后来想明白一件事:算力短板并不是“造不出芯片”那么简单。它是一个环环相扣的系统工程——从EDA设计工具、光刻机、封装测试,到服务器、交换机、机房布线,再到操作系统的驱动、编译器的优化、开发者的习惯。某一块单独追上去没用,必须全部咬合在一起。前几天我看到一个视频,有个人用国产GPU跑Stable Diffusion生成AI图片,虽然速度比英伟达慢了差不多三倍,但他兴奋地说:“至少咱们有得用了。”那一刻我挺感慨的。或许国产GPU现在就像2008年的安卓手机——卡顿、粗糙、应用少,但它打开了一扇门。接下来每一代新架构都在逼近主流水平,等到某一天,当某个开源框架恰好对国产卡优化是极好的,大家可能会突然发现,原来“搭国产卡”早已不是将就的选择,而是一个顺理成章的事。那时候,我可能真的会买一块国产显卡插到自己的机器里,不是为了省钱,就是想看看那红色的PCB板上,焊接的到底是一个时代多少人的心血。
国安vs春武里比赛结果:国安4
国安vs春武里比赛结果:国安4-0春武里晋级正赛
字体大小:A A2014-02-16 10:02:49编辑:009点击: 次
90win体育讯 北京时间2月15日19:30,2014年亚冠联赛资格赛国安vs春武里。开场仅44秒,格隆打破僵局,第11分钟,格隆完成梅开二度的好戏,第18分钟,乌塔卡锦上添花,第89分钟,邵佳一替补建功。国安vs春武里比赛结果:最终国安4-0完胜泰国春武里队,顺利晋级2014年亚冠小组赛正赛。【更多亚冠新闻】
国安vs春武里赛事相关
北京国安以中超季军的身份直接晋级亚冠资格赛第3轮,若要获得入围正赛资格,必须闯过春武里这一关。对于这场亚冠生死战,国安扬言“必须拿下”,而春武里也为晋级亚冠小组赛开出了高额奖金。国安新外援河大成此战担任替补,国安延续上赛季配置,格隆与乌塔卡搭档攻击线。
国安vs春武里精彩回放
开场仅44秒,张辛昕中线左侧发动长传进攻,安德森和迪亚基特相互让球,格隆瞅准机会从两名防守队员中间强突入禁区,在禁区内面对门将哈泰拉塔纳库尔轻松推射破门。厄瓜多尔前锋闪电入球,北京国安取得梦幻般的开局,1-0。
第11分钟,国安再下一城,春武里中场附近犯规,随后利用这次任意球后,徐云龙的长传直接找到禁区前沿的格隆,格隆卸球后射出一记世界波,国安将比分扩大为2-0。
第18分钟,国安另一位攻击手乌塔卡取得入球——国安右路传中被春武里挡到左侧,张辛昕送出落点准确的下底传中,乌塔卡前点面对门将头球破门,国安3-0锁定胜局。
第89分钟,张呈栋左路突破后倒三角传中,邵佳一赶到小禁区前将球推射入网锦上添花,国安队4-0。补时第三分钟,库尼亚推倒张呈栋故意蹬踏对手被直接红牌罚出场外。
国安vs春武里球员评分
格隆(9分)
上半场前11分钟便打进两球,格隆凭借着一己之力帮助国安打进亚冠正赛。厄瓜多尔人用惊艳的表现证明自己有能力出任御林军的首发前锋。而他与乌塔卡在新赛季的高快组合更是令人期待。
乌塔卡(8.5分)
作为前场的支点,乌塔卡多次为队友奉上绝佳的做球,只是队友将他的努力浪费。第18分钟,他打进了锁定胜局的一球。
邵佳一(8分)
邵佳一用出色的状态证明自己宝刀未老,而他也是国安替补席上最令人放心的轮换。坦白的说,他用实力担任首发,只是有的时候御林军更需要这枚棋子在关键时刻起到神奇的作用。
马季奇(6.5分)
凶狠的铲抢依然是马五爷的标签,几次鱼跃头球解围也赢得满堂喝彩,不过面对实力有限的春武里,可供马季奇的表现机会并不太多。
徐云龙(8分)
出众的意识、精准的卡位,龙队用稳健的表现证明自己无愧于国安队魂。如果没有徐云龙的及时抢断,春武里至少有两次的单刀机会。完成本职工作的他还积极的参与到进攻当中,格隆的第二粒进球就是缘于龙队的长传助攻。
国安vs春武里出场阵容
北京国安出场阵容:22-杨智;20-张辛昕、13-徐云龙、18-朗征、4-周挺(93分钟,31-赵和靖);5-马季奇[微Bo]、39-朴成;10-张稀哲(74分钟,16-河大成)、15-乌塔卡(74分钟,29-邵佳一)、68-张呈栋;8-格隆
春武里出场阵容:18-哈泰拉达纳库尔;25-占达甘、26-安德森-多斯桑托斯、15-迪亚基特、3-沙玛那(70分钟,13-那甲森);14-櫛田一斗、19-叻索;31-西扬根(84分钟,21-埃代)、10-翁莫(82分钟,28-达巴)、11-威里亚乌东西里;37-库尼亚
里皮发布会炮轰不满三换训练场 战拜仁是无比荣誉
里皮发布会炮轰不满三换训练场 战拜仁是无比荣誉
字体大小:A A2013-12-12 10:22:49编辑:竹青点击: 次
90win体育讯 北京时间12月12日,昨天晚上恒大和其对手阿赫利在阿加迪尔举行了官方发布会。虽然里皮称能够迎战拜仁将是无比的荣耀,但里皮目前更在意训练场地,在赛前发布会上里皮炮轰不满三度更换训练场。
恒大经过超过24小时的漫长旅途之后到达了摩洛哥,在到达的当天就进行了训练。虽然恒大球员比较疲劳,但一直都在积极准备着世俱杯,但两天的时间里,恒大球队一直在不同的场地训练,“很可能还要前往第三块场地训练,频繁更换我们的场地可能会给球员带来消极影响。”里皮在发布会上强调了训练场地的事情。
谈及本次比赛的首个对手,里皮表示对手并不好对付,“对手是一支作风非常强硬,他们的脚下技术也很优秀,能够参加世俱杯就说明了他们的实力,他们也有一些球员从伤病之中回归。而且对手国际大赛经验丰富,他们多次赢得非洲冠军联赛,虽然他们近期没有国内联赛,但我了解他们一直在踢非洲的冠军联赛,所对不会影响他们的状态。”当被问及会用什么用的战术来应战时,里皮采取了回避的态度,“觉得这不是一个合适的场合来谈及我们的战术打法,我只能说,虽然我们是第一次参加世俱杯,但我对周六的比赛充满信心。”
里皮赢过欧冠,赢过亚冠,率领尤文也捧起过丰田杯,但被问及如何看待本次比赛碰面的拜仁时,里皮表示:“如果能够与拜仁过招是我们无比的荣誉,拜仁是全世界最强的球队之一。”
国产GPU,国产关补离“真能打”还有多远?续攻年初想给自己攒一台写代码用的电脑,顺手查了查显卡价格。齐算好家伙,力硬NVIDIA的国产关补RTX 4090动辄一万五,连上一代A100二手卡都被炒得离谱。续攻91精选在线看我盯着屏幕愣了半天,齐算突然冒出一个问题:咱们自家的力硬GPU呢?到底能不能用在正经干活上?于是我从“买不起”的怨念出发,花了一周时间翻各种公开资料,国产关补把国产GPU的续攻现状大致捋了一遍。今天想用大白话聊聊我的齐算理解——可能不专业,但尽量说人话。力硬先搞清楚GPU到底在“算”什么很多朋友以为GPU就是国产关补打游戏用的,其实它本质是续攻一个“能同时干几万件简单事”的芯片。CPU像是齐算一个博士生,做题特别快;GPU像是几百个小学生,单人不聪明,但排成一排一起算,日韩码波多野吉衣全集处理图像、矩阵运算、深度学习这类重复性高的工作时,效率反而碾压博士生。所以算力短板说白了就是:我们需要成千上万个“小学生”的时候,国内能安排出的人数太少,或者纪律不够好。当前大模型训练、科学仿真、视频渲染,全都靠GPU堆出来的。英伟达拿走了全球80%以上的市场份额,这不是因为别的厂商做不出芯片,而是因为软件生态太强了。CUDA这个编程平台,就像全世界程序员都会用的方言,你换个硬件就得学新“方言”,我爱搞鸡谁愿意?国产GPU到底有哪些“选手”这几年国内冒出来的GPU公司可真不少,各有各的路子。我按“背景”大致分了几类:类型代表企业主打方向老牌国家队景嘉微军用/信创图形处理,JM系列背靠大厂华为昇腾AI训练/推理,Atlas系列创业独角兽壁仞科技、摩尔线程通用计算+图形渲染AI芯片老兵寒武纪云端AI芯片,思元系列这里面最让我印象深刻的其实是摩尔线程。这家公司2020年才成立,创始人张建中原来是英伟达中国区总经理,技术底子很扎实,硬是搞出了能跑DirectX的游戏显卡MTT S80。我看了测评,性能大概相当于GTX 1060到1070之间的水平,但对于一个从零开始打造的显卡来说,已经很难得。壁仞科技也很有意思,去年发布的男同网页BR100系列,官方标的FP16算力达到1024 TFLOPS,这个数字单看比英伟达A100还高一截。但你要真去买,可能买不到几块。因为数字好看是一回事,能不能稳定供货、配套软件成不成熟是另一回事。差距藏在“好用”里如果只看纸面参数,国产GPU这几年进步真的很大。比如华为昇腾910B,在训练大模型时已经能达到A100的80%左右性能。但问题在于,你拿A卡装个驱动、装个PyTorch就能跑,而国产卡往往要适配专属框架,还要改代码。就像你买了个新的91片张洗衣机,说明书是日文的,轮子还得自己装,就算洗衣能力再强,大多数人也会被劝退。这里我列个对比表,你可以直观感受下差距:项目英伟达A100(80GB)华为昇腾910B壁仞BR100(官方)显存80GB HBM2e64GB HBM2e64GB?FP16算力约312 TFLOPS约376 TFLOPS1024 TFLOPS软件生态CUDA + cuDNN + TensorRTCANN + MindSpore自研BIRENSUPA实际可用度插上就能用有深度定制需求早期需大量适配注意,算力峰值只是峰值。就像汽车仪表盘标240公里的时速,但你开到120可能就发飘了。国产GPU在持续运行时的稳定性、散热调校、互联带宽上,和英伟达相比还有明显差距。为什么要“持续攻关”你可能想问:既然差距这么大,干脆别追了,用别人的芯片不行吗?真不行。倒不是因为面子,而是因为买不到。2022年10月开始,美国对高端GPU的出口管制越来越严,A100、H100这些芯片被禁止卖到中国。国内云厂商手里的存量卡用一张少一张,如果自家芯片不成气候,将来连大模型都没法训练。另一个更实际的问题是“适配成本”。我和一位做AI算法的朋友聊过,他说以前用CUDA写好的模型,移植到国产芯片上,光调试驱动和算子库就得花两周。但这两周的投入是值得的——只要有一两次完整迁移的成功案例,后来者就能照着做,边际成本会越来越低。所以“持续攻关”不是一句口号,而是很多人真的在硬着头皮做脏活累活。我翻到景嘉微的财报,发现他们研发投入占比常年超过30%,这在军工电子类公司里非常夸张。华为昇腾更是把PyTorch的适配做到了模型级别,你直接跑而不报错的比例越来越高。生态,才是最难啃的骨头如果只看芯片设计,国产GPU的短板其实已经补了不少。但“硬件”只是开始,真正难的是软件生态。英伟达花了15年把CUDA铺到全球每一所高校、每一家云厂商,你突然造一个更快的芯片,让大家重写代码,根本没人愿意。所以很多国产GPU公司现在的策略是“兼容CUDA”。摩尔线程直接做了一个兼容层,让大部分CUDA程序能在自家显卡上跑,虽然性能损耗不少,但至少能跑起来。这招很聪明,有点像当初Wine让Windows程序跑在Linux上,先解决“有没有”,再说“好没好”。另一个办法是靠开源社区。国内团队这几年在OpenAI Triton、TVM这类编译器项目上贡献越来越多,试着在更底层建立通用标准。如果将来某种新框架大红大紫,大家起点都一样,那国产GPU就有机会弯道超车。换一个角度看“短板”我后来想明白一件事:算力短板并不是“造不出芯片”那么简单。它是一个环环相扣的系统工程——从EDA设计工具、光刻机、封装测试,到服务器、交换机、机房布线,再到操作系统的驱动、编译器的优化、开发者的习惯。某一块单独追上去没用,必须全部咬合在一起。前几天我看到一个视频,有个人用国产GPU跑Stable Diffusion生成AI图片,虽然速度比英伟达慢了差不多三倍,但他兴奋地说:“至少咱们有得用了。”那一刻我挺感慨的。或许国产GPU现在就像2008年的安卓手机——卡顿、粗糙、应用少,但它打开了一扇门。接下来每一代新架构都在逼近主流水平,等到某一天,当某个开源框架恰好对国产卡优化是极好的,大家可能会突然发现,原来“搭国产卡”早已不是将就的选择,而是一个顺理成章的事。那时候,我可能真的会买一块国产显卡插到自己的机器里,不是为了省钱,就是想看看那红色的PCB板上,焊接的到底是一个时代多少人的心血。
北京通州于家务桥下空间改造完成,新增40个免费停车位✅已认证片在线免费下载禁漫天堂3。91官网使用讲解 ▫️第一步:选择/拖拽文件至软件中点击“♓添加91官网”按钮从电脑文件夹选择文件《jycnm.com》,或者直接拖拽文件到软件界面。👈第二步:选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能,泛站群被降权怎么办支持,PDF互转Word,PDF互转Excel,PDF互转PPT,PDF转图片等。⛑️第三步:点击【开始转换】按钮点击“开始转换”按钮, 开始文件格式转换。等待转换成功后,即可打开文件。三步操作,顺利完成文件格式的转换。
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