schwarz( 施瓦兹)不等式证明

本文探讨了二次函数y=ax^2+2bx+c的性质,在x大于等于0时y大于等于0的情况下,通过判别式b^2-4ac判断函数图像始终位于x轴上方,并给出了详细的证明过程。

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证明

如果: 函数 y=ax^2+2bx+c 对任意x >=0 时 y>=0;

函数图象在全部x轴上方,故二次方程判别式 b^2-4ac<=0;(即方程无实数解)

即(2b)^2<=4ac  =>  b^2<ac;

 

注意:上面g(x0)A(x0-B/1)^2 中X0-B/A 应该表示成(X0+B/A);参考判别式:

http://baike.baidu.com/link?url=pwwiWoBpl4yNww_tA7mbm3tcZsIYGuw40GScqkgYiUUsykFWFXsWvLzGsgFtE7nrnqCkox0cgzUhM3rCK8cjTq

注意教程上(P338 schwarz表达式证明中) ax^2+bx+c 应该写成ax^2+2bx+c 

 

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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