2008年上半年软考系统分析师考试试题分析

2008年上半年软考系统分析师上午试题与历年中级考试重复率高,侧重软件工程与网络知识考查,UML未出现;下午I几乎全为填空题和简答题,缺乏案例分析。
2008年上半年(5月)考试的特点是上午试题与历年中级(软件设计师、数据库系统工程师)试题的重复率比较高,侧重了对软件工程和网络知识的考查。案例分析(下午I)试题中几乎是清一色的填空题和简答题,似乎寻不到“案例分析”的踪影。

  1、信息系统综合知识试题

  2008年5月考试信息系统综合知识试题考查的知识点分布如表1所示。

表1 2008年5月考试信息系统综合知识试题知识点分布

 

  在本次考试中,上午试题具有以下几个突出特点:

  (1)与最近几次的考试相比,本次试题的难易适中,除了网络知识考得有点多外,其他的各知识点分数比例基本保持平衡。
  (2)上午试题重复率很高,这里的“重复率”是指与历年的软件设计师和数据库系统工程师的考试试题有重复,而不是与往届的 系统分析师试题重复。
  (3)在以往考试中,作为重点考查对象的UML,在这次考试中却“人间蒸发”了。
  (4)从最近的2次考试试题来看,数学与经济管理试题的范围已经基本定型。

http://www.examda.com/soft/zhenti/sys/20080526/103352313.html

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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