2006年2月23日 22:22:22 晴,有风

作者分享了自己在照顾受伤父亲的同时,努力完成一本关于网页制作书籍的经历。面对出版社的压力和个人责任感,作者表达了对作品质量的追求及希望尽快完成的心情。

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服务器还没有好,朋友耍赖般地冲我笑:“让咱们忘掉这些不愉快的事情吧!”

  爸的腿是日渐痊愈的,大夫已经把石膏完全去掉,换成了硬纸的夹板,不过还是不许他下地,说至少要满两个月才能考虑杵着拐杖稍微站一站的可能。老爸心中不耐烦,但是也没办法,我吓唬他说你不听话回头坏了又要重长,于是他自己也觉得还是稳妥些好。
  爸对于我每天窝在阳台打字有些疑惑,但是知道我在工作,虽然想让我过去陪他但是又觉得不合适,只是经常问:“你那书还没写完?”
  我无奈地笑笑:“我刚写完一章,还有好多章呢。”
  他现在除了不能下地,在床上翻身什么的已经很灵活了,所以我也不用经常跑过去看他,我实在是心急现在手里的工作。
  最近确实一直在写书,不是小说也不是剧本,而是一本讲网页制作的书,而因为种种的原因书的进度很慢,我心里着急却一点儿办法也没有,只有每天能多弄一会儿就多弄一会儿,经常要深夜1、2点才睡,但是就算躺到床上满脑子还是书的事情,这么写还是那么写,半天才能睡着。
  但是,最后书究竟什么时候能完成,心里还是没底。
  出版社的编辑是看好书的内容的,但是她越是看好,我的压力就越大,对于自己的第一本能成为正版印刷品的东西,真的是如同对待第一个孩子一样地小心翼翼。(当初被盗版的小说不能算在内。)
  只能祈祷一切顺利,让我能在不久的将来有更多地时间来完成“她”,也算对自己这许多年的一个交待。
内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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