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敬 敬自己 敬勇于直面痛苦的自己 敬过去每个挣扎的日子 敬我未来璀璨的人生 敬努力学习爱自己的自己 敬那个被长期压抑的内在小孩 敬替代了母亲给予我童年的奶奶 敬努力改变的父亲,他也是第一回当父亲,是我又爱又恨的大苦瓜父亲 敬在我封闭自己还愿意撬开我心门的好朋友 敬每一次从死亡把我拉回人间的医生、消防员 敬理解宽容我的导师 敬我的心理咨询师 敬屏幕前愿意倾听我的故事,为我停留的你 敬每个给予我善意的陌生人 敬每个让我感受到生的希望的每棵大树、每只小猫小狗、每处花花草草 我的生命还在继续,创伤不是我的错,不完美的家庭,不幸福的过去并不是羞耻的事情,痛苦没有高低之分勇于直面、表达自己的痛苦就是治愈最重要也是迈出最大的一步,出生不是我的选择,但我有能力给予自己想要的人生,尽管我依旧常常深陷痛苦,长期的讨好与压抑让我不自觉的向外求,但是只有自爱自洽才可以过好每一天,我现在努力保持积极,不再用死亡逃避我的痛苦,不再被过去困住。世间没有绝对的对错,一件件不幸的事情铸就了如今坚强的我,成熟的我,“高敏感”的我反而代表我能发现许多不一样的幸福,我也由此收获了很多善意。喜怒哀乐都是我,接受接纳不完美的自己,允许自己犯错,允许自己哭泣,允许偶尔“不道德”的想法。 #第一杯敬自己 #原生家庭 #人间 #创伤 #心理健康
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英伟达谷歌怎么看? 谷歌TPU VS 英伟达GPU:AI算力王座之争,一场被严重误读的科技战争 一场围绕「算力」展开的隐形战争,正在重塑全球云计算与AI产业的版图。 它不是显卡之争,而是: 通用算力 vs 专用算力、开放生态 vs 垂直闭环、卖铁铲 vs 自建矿山。 今天,我们用最通俗、最直白、但逻辑最硬的方式,彻底拆解: Google TPU 与 Nvidia GPU,究竟谁更强?谁更有未来?普通人又该如何理解这场大战背后的资本密码? 一、为什么谷歌一定要造 TPU?不是为了炫技,而是被逼出来的 时间回到 2013 年。 那一年,Google 内部做了一个极其可怕的测算: 如果每一个安卓用户每天使用语音搜索 3 分钟,那么 Google 现有的数据中心需要翻倍,甚至更多。 换句话说: AI 一旦真正普及,传统 CPU + GPU 的算力结构,会把自己活活“撑死”。 不是因为技术不行,而是因为「不够经济」。 GPU 可以做 AI,但问题在于: 功耗高 单位算力昂贵 设计初衷并非为神经网络 当 AI 从“实验室玩具”开始迈向“全民基础设施”,Google 意识到一个残酷现实: 如果继续依赖通用芯片,AI 的成功将直接拖垮自己的成本结构。 于是,一个非常明确的方向诞生: 必须打造属于自己的 AI 专用芯片——TPU(Tensor Processing Unit) 它不是为了炫技术,而是为了两个字: 活下去。 从立项到实际部署,仅用了约 15 个月。2015 年,TPU 就已悄悄部署在 Google 搜索、Google 翻译、Google Photos、地图等核心业务背后,支撑着每日数十亿次的 AI 推理请求。 它不像 GPU 那样光鲜,但它是 Google AI 真正的“发动机”。 二、TPU 与 GPU 本质区别:不是谁快谁慢,而是物种不同 GPU:通用并行计算之王 GPU 原本为图形渲染设计,但由于天然并行结构,逐渐被应用到 AI 运算中。 它的优势在于: 灵活 通用 适配各种模型 软件生态极其成熟 但它的问题同样明显: 为图形而生,非为神经网络而生 架构复杂,功耗高 单位算力成本偏高 可以理解为: GPU 是一辆越野车,什么路都能走,但不是为某一条赛道而生。 TPU:专为神经网络而生的极简机器 TPU 则是 Google 按照 AI 运算特性“从零设计”的 ASIC(专用芯片)。
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