gpu统计数据2×1和2x2的区别
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02:18查看AI文稿AI文稿十二月二十日消息，国产算力迎来历史性一刻，首届 m u s a 开发者大会重磅召开，摩尔县城携全站硬核技术矩阵强势登场， 不仅打破国外垄断，更走出差异化路线。接下来一口气带大家看透这场算力盛宴的核心亮点。打头阵的花岗架构直接颠覆国产 gpu 格局，基于全新指令级打造，算力密度飙升百分之五十，支持从 f p 四到 f p 六十四全精度计算， 更凭自研 mt link 互联技术支撑十万卡级级群。要知道，英伟达主流是机柜级扩展，避任科技侧重单卡高性能。而花岗直接打通超大规模扩展瓶颈，还把能效提升十倍，解决了国际巨头高功耗的痛点。 双星出击直接补齐国产短板。华山专攻 ai 迅推一体全精度张量计算单元撑起万卡级制算，庐山禁止图形渲染， ai 计算光追性能分别暴涨六十四倍、五十倍。和韩五 g 专注 ai、 amd 偏重图形的单点路线不同， 这是国产首款实现 ai 加图形、双赛道拉满的芯片组合。三 a 游戏高端创作、大模型训练全覆盖集群实力更显差异化底气。夸额万卡智算集群福点算力达十 x fops， 有效训练时间超百分之九十，关键是能高度兼容国际主流生态，不像谷歌 tpu 只适配自研框架，也避开了英伟达高成本的专用互联，既满足国内超算需求，又降低企业迁移成本，周均有效率更是超百分之九十九。技术落地才是硬实力。 当红科技中望软件等科创版公司纷纷携手，超高清转码、国产化 cad 等方案密集出炉，和木兮测重软件兼容不同，摩尔县城实现了芯片加软件加应用加国产适配的全闭环，真正让自主技术走进千行百业。 别人专攻单点，摩尔县城直接打通全场景。从制算集群到 ai 算力，本既不跟风国际巨头的高工号路线， 也不局限于国产同行的单一赛道，用全站自主加全场景覆盖，引领国产算力崛起。从架构到应用，从单点到大局，国产算力的底气，这波直接拉满。
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12:30查看AI文稿AI文稿大家好，我是数学建模老哥团队的肖老师，下面由我来给大家讲数学统计期末突击课。这节课内容以基础概念为主，我会讲解几个比较简单的基础概念， 说这个东西，并不是说这几个概念太简单来弄这个水时长什么的，因为这几个概念在我后来做题的时候，他们都是非常重要的，我做的我把整个数学统计题目几乎都做完了，很包括很多需要的模拟卷和考试卷。 所以啊，这节课内容大家务必要认真去看。同样的，在讲课之前啊，我要跟大家提一句话，这个话我本来不想占用时间提的，但是有太多人遇到过这种误区的，我一定要跟你提一下， 因为我知道大家可能会现在有个，就是有些同学可能这是平常有自己事情，没有去把这个课重视好，但是有些同学更夸张， 他不但是没重视好，他甚至连那本书的目录，甚至我连考察都不知道，你可能觉得我这说什么呢？怎么连考察都能不知道呢？ 首先我问大家一个问题，概率论是什么？数据统计是什么？概率论与数据统计这三者分别是什么？他们有什么区别？他们的联系点在哪？他们如果考的话，他们重点都在哪？ 至少这第一个需要你分辨问题，你很不要你学到最后，你学别的课吧，比如什么魔剑，比如说什么大物，你就随便找一课，你听到最后没有问题，这个东西，你听到最后，很可能你是不是要听到你要考的内容的？我再说一遍啊？数，我再跟大家解释一下这三者的概念， 首先概论的内容就是我左边这块，他以随机事件，就是那些什么交兵补运算什么，呃，维恩图呀，那些东西就是求什么， 就是这个人概率多少，那个那个东西概率多少，给你求求这个概率的和并补怎么怎么样的。还有随机变量，随机变量是什么？ 他就是给你引入随机变量的概念，然后给你介绍些离散的随机变量和连续的随机变量一个分布，同样的一维分布就是说我的随机变量是一维的，我从一维的视角去看，它表现出来是一个平面图的形式， 比如说坡松分布，伯努利分布等等等。连续的离散的二维分布就是我们常性的联合分布，有那种离散的联合分布怎么做题，还有那个连续的分布怎么做题，还有求那个函数，还有条件期望方差怎么做题，还有数字特征什么方差，斜方差，相关性， 对吧？还有什么一概率收敛，中线接近七步雪芙等等等等的一些东西。如果你听到我这东西很耳熟的话，那么你这个就是概率论的部分。 所以说如果你听的这个东西很耳熟，是你期末要考东西，行了，这个课你赶紧关了，一个字都不要听，你去听这个蚂蚁期末团队有别的一个课叫概率，是统计，那个东西是更适合这个的，你直接关了我视频就行了。嗯，再见就好。 那么如果你在接下来的内容基础上，你再有前五点内容，就是说有一些典故记，典故是什么？就是我求个君子，比如说给他把那个概率和分布率的话说拿过来给他弄个 low， 然后看看他的对值，或者我根据他的定义， 对吧？就这些东西，如果这个东西很耳熟的话，那么它就是概率论与数据统计的内容，就是说你有刚刚概率论部分，有概率论数据统，有数据统计部分，它们两者是结合的。那么如果接下来你还要加一部分内容，比如说你是数学专业的，比如说你是在研究生目前的一个 一个核心课，一个你的基础课吧，公共基础课你会听到非参数假设检验就使用那个咖方定义，还有贝叶斯估计，贝叶斯估计设计内容那卡就多了，比如说角色函数分析函数贝叶斯统计量，以及贝叶斯估计怎么怎么样，我给一个不同的贝叶斯，我给一个不同的分析函数，它贝叶斯估计怎么样都是不一样的。 还有方差分析，方差分析一般考吧，只考单因素方差分析和多因素方差分析，两因素中分别为了呃， 重复实验和不重复实验的两种。两因素方差分析，你看你有没有听过这个东西啊？因为我了解到大家有些人是 就是可能一一学期就是自己的事情，就教室都没有到过，所以说我一定要给大家说一下这一点，别让大家听错课了，对吧？听错课了，这不就完蛋了吗？还有一元现金回归，现金回归就是什么最小二乘法，然后再根据现金回归内容描述几个统计量，然后给他求一下参数的一个区间。 如果我说这些东西是你好像一期课上或者你你在听的课程告诉你，这东西咱们上课讲过，那么你就一定要来听我这一课，我这一课重点讲的就是我右半部分的内容，你可以看到它是纯属于统计内容，以及包含了一点点概率论与数据统计内容，但是它不包含概率论的内容。 所以说我把这个逻辑给大家说一下，因为这个真的很重要，真的很重要，因为不同学校考就不一样，像工科类课，他们可能考的区间估计就结束掉了。再来点假设检验的东西，如果你是数学专业、理学专业的，以及你是研究生的课， 那么你学东西是一定要更多的。如果你就是刚开始本科一个公共基础课，因为很多学校是概率论，统计是概率论一半，数据统计一半，他们是切割开来去考两门不同的课的，我见过，所以大家这个情况是分罗万象的，所以大家 学什么不重要，因为在错的方向上，你越努力是越差劲了。所以说一定要知道你考试，你问问你的同学，或者你根据你上课的一些记忆，你来先判断一下，判断好以后你再决定要不要听这个课，或者这个课不行你再听哪个别的课。 这个东西跟大家说一下，因为好多同学遗忘出国经验来说，好多同学就是突然私信骂你一句，这是干啥的？原来是考的概率，考的是数据统计，结果学的是概率论那块东西，那你不纯粹完蛋了吗？对吧？再说一遍，这个东西很重要，很重要，这个课是比较特殊的。 ok， 我 们先来补充下概率的东西，概率的东西也有一定的，也有肯定有用，它是基础嘛。像这个你看到的零一分布就是方差均值 p， 方差一减 p 乘一减 p， 二项分布 np 方差 np 一 减 p， 我 又不给大家读的 这些东西。方差均值这个东西，我我提到的这三点，方差均值，还有它的概率、密度函数，这三个东西是你比如说一数零一和一数二项分布，一数对称分布，均匀分布， 你就必须得下意识的把他们都知道，就是下意识的东西，就是把他们这些东西，三个东西都写出来，你只要刻意练习一下五六分钟的事，这个东西 还有最重要的正态分布，该的密度函数是怎么样的呀？那这个东西对吧？均值是没有，方差是可可似的平方这些东西都很重要，这东西都在后面都需要的，尤其是贝耶斯，那需要大量的使用，包括你有一些分布构造、统计量的这些东西都是大量，是需要用的。 那么第二，那么第二点，第二点也是，呃，之前的一个概念，他并没有，我们这节课是一个基础概念和给大家扫清成盲点的一节课。这节课开始我们就要大量的接触定力和习题，我只讲定力，只给只给最简单的结论套用做题，而不给大家讲具体怎么推的。因为那个东西 别说三小时，你给我十小时，你让你们老师给你们讲十小时，他都未必能全部讲完。就说，尤其是数据统计这部分，大家如果接触过贝耶斯那块，你就知道那块的定义概念，包括推贝耶斯统计，那证明可太多了。 那么同样的第二点，总体和样本的概念，总体就是指对象权，你就是说你研究一个总体，比如说你要研究全世界的牛奶的一个重量啊，全世界所有牛奶就是你的总体，但是你要抽样吧，不可能都研究，都拿过来研究，你就从中抽一部分。哎，这个概念就不说了，这很就是跟他说一下， 哎。这这页 ppt 你 需要看到两个重点，首先第一个重点，我给你圈出来圈的你可以看到我故意，可能你上课有点印象的，你已经有感觉了。老师，你写错了，修正样本方差才是 n 减一分之一，而我的样本方差是 n 分 之一，然后乘上后面的对应的内容。 对啊，你说的没错，我就是故意写错，因为无数人在这儿修正样本方差，样本方差就分不清。我再说一遍，样本方差是什么？它的这个分母是 n， 是 n 分 之一，我故意写错的是因为你， 我故意把它放错是什么？不是说连个这都不会的，是因为你在考试中，你就会这样去写错，你就会把它想错，你就会他弄错了。我跟你说，你现在 觉着是你算错个数了，到后面是整个统计量，你都错了，你知道吗？你整个统计量都错了，那多恐怖啊，那你整个题就废了。所以我再说一说一遍，样本方差，我故意写错了，它应该是第三点，这个 n 分 之一，而修正样本方差，它是 n 减一分之一， 这个东西一定要特别特别注意啊，这个东西要是你弄错了，那后面就全完蛋了。我故意把它写成这样，要么方向就是我们熟悉的 n 分 之一，然后它的要么减均值的平方，一个求和而修正，要么方向就是 n 减一分之一，至于为何修正，因为它是无偏的。再给你讲一遍，我故意写错了，你可不要真就这样了， 你就是这块，你说这是第一个你要知道的内容，为什么这么强，这么简单的东西啊？因为真的是，大家有时候觉得啊，那不就二分之一吗？到后面去，哎，二分之一还是什么？二分之一是修正还是不修正呢？ 你就糊了一糊了，我跟你说，后面东西都是连连环套的，你一旦有一块小东西糊了，我跟你说，整考试就全错了，全部错了就是零鸡蛋啊，可能老师给个辛苦分，给个步骤分这块啊。再说一遍，我已经说了，我故意写错的，我刚刚说都说过了， 那么我的统计量定义是什么呢？第二个定义，统计量，统计量，我说人话啊，统计量就是由样本构成的一个函数，它本质上它落脚到是一个样本函数，而这个函数中不能有任何未知的参数， 对吧？我们来直接看例题。首先第一个题，给一个样本数据，考虑这个统计 n 分 之一，这个求和 x 减 m 的 平方，那么这个 x 我 们知道这个样本中给出的值，它肯定是已知，那这个 m 是 什么呢？ 他告诉你 meu 是 总理军神，那请问他告诉你 meu 的 具体是多少吗？没有高是吧？没有高， ok， 它是未知的，未知是什么，那么它就是，它就不是统计量这东西在一些在这个东西老师还挺喜欢考的，各个高校期末也挺喜欢考这个东西，虽然我觉得东西没有任何价，就是一个定义， 但是老师想送分的话，这个东西你可不要丢了这个分啊。如果你告诉这个，比如说妙值等于五，那么它就是统计值，因为所有东西都已知，那么下面这个东西 n 减一分之一，这个 n 已知 x 是 样本已知五 x 角 x 八，也就是 x 的 样本均值，它是 n 分 之 x 一 到 x n 求和，所以说它也是统计量啊，它是统计量，因为它所有东西都是已知的，而这个量子位置它又不是统计量。就这两点啊，就这两点，我已经浓缩到最这节课就那么五个分布，还有这个样本方差矩阵，还有这一点， 这已经是浓缩到最最简最简的了。剩下的东西只要考的少的，我都不想跟你讲，因为这个东西，因为这个东西大家是概率论数据统计，但是我知道大家可能有些人已经忘了，所以跟大家复习一下， 不要急啊，咱不是没力气的，后面的力气多到你想象不到，所以说先把基础跟方向东西弄好了，然后经验分布函数是什么？它就是频率。 那么为什么经验分布还是出现呢？给大家多说一句，就是说你的分布不知道的，你的分布不是我们已知那些分布的，你其实面对一个完全未知的分布，那么你就需要在里面抽样，我利用频率作为我的一个样本的一个分布情况，你看它就是频率， n 分 之样本的个数就是频率， 那么同样的这个频率就要作为我们的经验分布函数，就是原来我是用一个已知样本来描述它的概率具体的公式，这样把它概率就描述成它的一个频率，而这个频率就是我们所谓的一个经验分布函数，这个是我们做实验得到的，就是就是当提到经验分布函数，你知道它也是个概率，它就是用频率替代概率的一个函数而已。 那么 n， 那 么 n 位的这个极限分布函数就是一个二项分布，它的均值是 n p， 然后方差是 n 乘 p 乘以减 p， 这个就是大家了解一下，这个可能小题会出现， 我们这节课内容就到此为止，这节课你就只需要知道经验分布是什么，是概率，然后这个样化学生样化站，还有这个统计量定义，还有刚刚那五个分布，当然这些东西都不重要，因为这些东西就是你该觉得的东西。只是我担心大家可能现在有点忘了， 给大家再说一遍，大家要跟着自己书的定义上再看一遍，因为有些书的标记是不一样的。然后最重要的是这样，你一定要明白它是应该考什么内容，你来听。如果你的学校考大学数学课可不考 b、 e、 s 统统计的话，你就不需要听我的这个课 啊，就不需要听我那个 b、 e、 s 那 节课啊。其他的数据统计部分你还可以听的，因为这个讲的是非常详细的，因为右边这九点我都讲， ok， 好， 这节课内容到此为止，大家再见。
134数学建模老哥-青岛汝音
01:16查看AI文稿AI文稿近期闹得沸沸扬扬的英伟达 gpu 定位技术争议，官方也给出了回应，核心结论先说好，没有硬件跟踪，没有终止开关，更没有后门。同时还官宣了一款全新 gpu 监测软件。 先给大家划重点，这款新软件是可选安装的，完全是用户自己控制，核心作用就是帮 ai 数据中心监测 gpu 疾巡状态，提升运行效率。 具体能做啥呢？比如追踪工号、峰值监测及群利用率，还能早发现过热问题，确认软件配置一致，提前排查故障部件，最终目的就是提高 gpu 正常运行时间，帮企业提高投资回报。 关键信息来了，软件的客户端智能体计划开源，这就保证了透明度，大家都能神迹。而且它只提供只读的遥测数据，不能修改 gpu 配置，更不存在因未来远程控制的可能。数据会传到 ngc 门户网站的仪表盘，支持全区或按局域查看， 还能深层详细报告。另外，这个功能二零二五年将首先在最新的 blackwell 芯片上实现，老芯片也在研究适配中。总结一下，这款软件的本质是英伟达帮用户优化 gpu 集成管理的工具， 而非所谓的定位监控。开源和止读设计也回应了大家对安全和透明度的担忧。最后问一下大家，你觉得这款可选软件对数据中心用户有用吗？你期待老芯片的适配吗？评论区跟聪哥聊聊。
17GPU聪哥
01:4116抓紧学AI
