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老公与情人的感觉有什么不同？三个女人的自述,现实！
1、情人很欣赏我,老公却只会嫌弃我。
结婚已经整整十年了,王女士还记得,自己和老公恋爱的时候,老公还总是夸自己自然不做作,说她的素颜很好看,是个很简单单纯的女人。可是在结婚后,丈夫升职加薪,生意场上看见过不少美貌动人的女人,于是开始对自己挑挑拣拣。王女士的老公经常说：别人的老婆都是光彩照人,可是他根本没办法将王女士带出门去,王女士不会化妆,穿衣又没有品位,令自己感觉很没有面子。后来王女士遇到了自己的初恋,初恋仍旧喜欢着依旧和原来没什么变化的王女士,两人发生了关系,王女士也最终发生了婚外情。在王女士看来,情人很欣赏自己,认为自己这样清新脱俗,但是自己的老公却无比嫌弃自己。这也是她发生婚外情的原因。
2、老公关心、情人关身
老公只会对女人带来真正的关心,而情人只会关乎女人的身体。这个区别,在生活中也很常见。在女人有情人的情况下,这情人只会为了得到女人身体去花心思,不会给女人真正的关怀。而老公才会真正给女人关怀。老公能暖到心里,而情人只会暖了你的身体。
3、情人体贴,丈夫死板
女人在婚姻里最怕的就是被丈夫的冷落,但是结婚的时间长了,这样的事情也是难免的,但是王小姐辣眼,她在没有结婚的时候,有很多的人追她,所以结婚后丈夫的冷淡和死板是她不能接受的。但是情人不一样,对王小姐很体贴,在外面的时候,经常会考虑到她的感受,不会想丈夫那样的死板,很多的时候,她都沉迷在情人的体贴里。

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前不久,NVIDIA发布了Hopper GPU。虽然是专业级产品,但这也算拉开了N卡2023年迭代的序幕。
按照之前的爆料,新一代RTX游戏卡采用Ada Lovelace GPU参考之前的命名习惯,可能叫做RTX 40系列。
不过,VCZ最近一篇报道指出,部分泄密者开始模棱两可地使用xx80/xx90来描述新N卡,或许意味着NVIDIA有意采取新的命名习惯,比如RTX 50系列。
跳过“40”可能是为迎合比如亚洲消费者的喜好,只是略有点站不住脚,毕竟之前有过GTX 4xx。当然,又或者会有RTX 31xx、RTX 35xx这样另类的存在,但可能性比RTX 50似乎还小。
回到产品规格上, kopite7kimi称,RTX xx90对应PG137/139-SKU330代号的PCB板,采用AD102-300核心,匹配24GB GDDR6X显存,显存频率21GHz(21Gbps),功耗提升到600W。
既然显存部分和RTX 3090 Ti完全一致,那么出厂就多出的150W功耗肯定是被CUDA占据,前者已经是17052个的规模,可以想象,AD102核心的流处理器、光追单元、Tensor单元将会有质的飞跃。
值得一提是,上周MLID透露AMD RX 7700 XT性能可追上RX 6900 XT,可见AMD RDNA3的野心。不难推断,一向领跑市场的NVIDIA,定会交出更具竞争力的答卷。

222年11月上线以来,OpenAI旗下的ChatGPT几乎成为全球最火爆的软件应用。一个可以支撑的数据是,ChatGPT用户量达到1亿花了2个月,而上一个全球现象级产品Tik Tok则用了个月。
基于具有1亿个参数的GPT-3,也是目前公开发布的最大规模语言模型之一,ChatGPT具有广泛的语言理解能力,自然流畅的语言生成表现,以及更快的推理速度,能够在回答问题、搜集资料、写大纲、写代码等自然语言处理任务上,超越其他先进的模型和人类表现。
需要注意的是,ChatGPT在全球快速收割用户的同时,其背后提供算力支持的英伟达也赚得盆满钵满。
据花旗集团预估,英伟达ChatGPT相关业务一年内销售额达到3亿~11亿美元。英伟达222四季度及年业绩报告显示,其AI收入创下历史新高,四季度收入3.2亿美元,同比增长11%,全年收入增长1%,至历史新高1.1亿美元。
此前OpenAI在221年的估值约为1亿美元,在223年1月23日微软追加投资数十亿美元后,OpenAI的估值实现了翻倍,目前已经达到了2亿美元。
英伟达在223年初市值约为3亿美元,随后凭借ChatGPT的火爆,市值在两个月内增长超过21亿美元,截止2月底市值已经达到亿美元,
仍在增长的AI巨浪
从主要的工作流程来看,ChatGPT的分为训练和推理,二者对于算力有着不同的需求。
相比于回答用户问题的推理阶段,ChatGPT的日常训练对于GPU算力的要求更高。在训练阶段,ChatGPT需要反复地进行前向传播和反向传播操作,用来优化模型参数。
前向传播是指从输入数据开始,按照神经网络的结构逐层计算,直到得到输出结果的过程。具体到ChatGPT的训练中,前向传播是就根据当前的网络参数和输入文本,计算出每个单词的概率分布。
反向传播是指通过计算损失函数关于每个参数的梯度,从输出结果开始向网络输入逐层传播,更新神经网络的权重和偏置值,提高网络的准确率。
在ChatGPT的训练过程中,前向传播和反向传播一般会以百万次甚至上亿次多次迭代执行,因此只有大量的、高算力的GPU集中运算,才能达到要求。公开数据显示,GPT-3单次训练成本就高达万美元。
根据中信证券研究部数据,此前GPT-3在训练中使用了微软专门建设的Al计算系统,由1万枚英伟达GPU组成高性能网络集群。
目前英伟达主流的AI芯片中,A1芯片单颗市场售价约为万元。而A1的升级版,最新的H1芯片单颗售价约为人民币2万元。这意味着,仅仅是采购芯片一项,ChatGPT就需要向英伟达支付1亿元以上。
据Investing.com报道,GPT-3时代1万枚的英伟达GPU,已经随着ChatGPT升级到GPT-3.,增至2. 万枚,且增长仍在继续。随着谷歌、百度以及更多的类ChatGPT项目入局,以ChatGPT为代表的AI算力和GPU相关需求,将会继续提高。
垄断靠生态,绑定靠产品
根据Verified Market Research数据,222年第二季度全球GPU市场中,AMD和lntel则分别占比2%和1%,英伟达的市场占有率为.%。相比于221年第二季度的%的市场占有率,英伟达领先优势还在在不断扩大。
之所以能成为ChatGPT的独家供应商,主要因为英伟达在GPU领域完整的生态系统、多年的技术积累和产品表现,这些优势为其在AI领域提供了支持和应用基础。
其中CUDA(Compute Unified Device Architecture)架构是由英伟达开发的,这是一种GPU并行计算平台和编程模型,可以帮助开发者更加高效地使用GPU进行并行计算。
研究机构Gartner分析师盛陵海称“CUDA是通用GPU的开放平台,行业开发者已经用惯了,就好像Office软件,虽然也有替代产品,但是几乎很少有人选择替代。”
在CUDA问世之前,英伟达的GPU仅是用于在屏幕上呈现图像的图形处理单元。然而,CUDA技术的推出让GPU不仅能够进行图像处理,还能够进行高性能计算,从而使GPU具备了解决复杂计算问题的能力。如今除了电脑,智能汽车、机器人、VR头显,各种计算平台都在使用GPU。
2年问世之初,英伟达就开始了对CUDA系统在Al领域进行大力投入和推广。彼时,CUDA系统年营业额只有3亿美元,但英伟达每年需要投入亿美元的研发经费更新维护；另一方面,为迅速实现对市场的占领,英伟达还为美国大学及科研机构免费提供CUDA系统。
建立了通用GPU的最大开放平台的同时,英伟达也在通过领跑行业的产品绑定超级应用。
例如,NVIDIA H1拥有亿个晶体管,单芯片设计,采用台积电(TSMC)的nm工艺制造。英伟达 H1 的设计是针对ChatGPT所采用的Transformer类预训练模型定向优化的设计,提出了 Transformer Engine,集合了新的 Tensor Core、FP 和 FP1 精度计算,以及 Transformer 神经网络动态处理能力,可以缩短此类机器学习模型的训练时间从几周至几天。
此外基于H1,英伟达还推出了DGX H1,专用于训练,推理和分析的通用高性能AI系统,集成了个H1 GPU,拥有总计亿个晶体管,总GPU显存高达GB。
而英伟达的竞争对手们,AMD和Intel由于缺乏类似CUDA的生态支持,且本身产品性能也比不上NVIDIA H1,因而在AI芯片领域只能与英伟达的距离渐行渐远。
此前,AMD和Intel也分别建立了ROCm和one APl,试图建立自己的生态,摆脱英伟达的CUDA,但最终这一努力并没有成功。此外,AMD和英特尔目前还没有针对Transformer类预训练模型定向优化的GPU。这意味着,英伟达将在很长时间内成为ChatGPT的唯一GPU供应商。

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