可以用chatgpt的加速器可以加速pi的加速器

admin 2024-11-25 88阅读 0评论

本文目录一览：

1、如何评价采用全大核cpu架构的天玑9300?
2、大模型训练技术笔记总结
3、GPT3.5/4.0一键实现联网功能教程「内置超强联网创作prompt」
4、B02-不用加速器,畅玩暗黑4(PS4)

如何评价采用全大核cpu架构的天玑9300?

联发科天玑9300的4+4全大核CPU架构引起了广泛讨论。这实质上是对ARM公版小核效能的一次挑战，凸显了其在能效和续航方面的潜力。在手机SOC领域，旗舰级别的产品多年未采用无小核设计。上一代的无小核旗舰为苹果A9和高通805，而同构大小核设计的旗舰则为骁龙821。

全大核设计是其大胆的创新之举，配合A720频率设定为0GHz，旨在平衡性能与能耗。GPU部分则采用了最新的Immortalis G720，具有光线追踪加速、可变倍率着色等能力，以及DVS几何流水线的引入，旨在优化性能与功耗。在未来几天，我们将从微架构和实际应用多个层面深入测试天玑9300，并对其微架构特性充满好奇。

首先，虽然天玑9300在性能上有了显著的提升，采用了全大核架构，带来了强大的运算能力和高效的应用执行效率，但是在高负载情况下，其发热问题却不容忽视。有数码达人通过测试发现，在天玑9300满负荷运行下，其性能下降幅度较大，芯片温度迅速上升，甚至出现了撞温度墙的情况。

大模型训练技术笔记总结

1、大模型训练的存储挑战通过技术手段解决，包括激活checkpointing、混合精度训练、模型稀疏性等。checkpointing选择性丢弃中间激活值，便于反向传播。混合精度训练采用16位浮点数减少存储需求。ZeRO优化模型状态存储。模型稀疏性设计如Mixture-of-Expert（MOE）通过gating network决定权重，实现模型参数的高效分配。

2、Prefix Tuning方法为预训练模型添加定长前缀向量，与输入文本拼接，优化特定长度的前缀向量参数，引导模型在不同任务上产生合适结果。在训练过程中，将前缀添加到GPT的decoder-only中，放在句首，或在BERT的encoder-decoder中，同时加载编码器和解码器开头。

3、推荐使用conda构建和管理环境，尤其是处理CUDA安装问题。硬件基础大模型推理时显存增长大，因为长序列和逐个预测需要大量缓存。模型文件大小和显存需求：fp16模型大约占用2n G，而全精度训练则更大。GPU性能对比：7B模型在CPU上的推理速度远低于GPU，如A6000与AMD 8核的10：1差距。

4、代码首先定义了输入维度`input_dim`和输出维度`output_dim`，通常对应于预训练模型的隐藏层大小和层的输出大小。接着创建了两个可训练的张量参数`W_A`和`W_B`，分别用于表示LoRA权重A和权重B，形状分别为`input_dim x rank`和`rank x output_dim`。

5、在评估MoE模型时，不仅看Benchmark成绩，还需要结合模型结构、训练策略和实际应用场景。比如，Mixtral的专家激活可视化项目揭示了模型对不同话题的响应差异，为理解MoE模型的内在工作原理提供了直观视角。

GPT3.5/4.0一键实现联网功能教程「内置超强联网创作prompt」

1、打开谷歌浏览器。点击浏览器右上角的三个点图标，进入扩展程序设置。访问谷歌应用商店。搜索WebChatGPT插件。在搜索结果中找到WebChatGPT，将其添加至Chrome浏览器。添加成功后，可在插件管理页面查看WebChatGPT插件。使用WebChatGPT的具体方法如下：登录ChatGPT。

2、对于 iOS 用户，可以利用 Siri 调用 ChatGPT，或通过 chatGPT-Siri-Pro 这样的项目实现快速调用。这个项目提供了一键导入地址，具备常见连续对话历史记录等功能，适用于多种设备。