发布eth代币

  1. 添加google插件
    从各种方式获取MeatMask.crx插件,然后打开谷歌:chrome://extensions/
    将MeatMask.crx拖进去(mac先重命名为.zip 再采用命令unzip Meatmask.crx解压,然后丢压缩包到扩展)
    此时浏览器右上角出现小狐狸,就OK了
    在这里插入图片描述
  2. 生成账号选好网络
    点击小狐狸,顺着下一步,把6个英文单词记录下来,然后就到了如下界面
    在这里插入图片描述
  3. 执行智能合约
    打开 https://remix.ethereum.org/#optimize=false&version=soljson-v0.4.20+commit.3155dd80.js 加载不出来,多刷新一下,多等一下,这是一个在线IDE。
    点击插头,把下图的插件勾上,然后运行(先compiler,再run)
    在这里插入图片描述
    run之后得到如下界面
    在这里插入图片描述
    点完尖尖就可以填名称了
    在这里插入图片描述
    点完transact 获得一个合约token
  4. 绑定token
    将token绑定到metamask中,完毕
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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