和校園初戀修成正果是什么體驗(yàn) 美高官回應(yīng)含重要證件手提包被竊 感謝IT之家網(wǎng)友 鐘離、小懵新、JackZYH、具體后果、派蒙、肖戰(zhàn)晉書割 的線索投遞！IT之家 1 月 6 日消息，原神 3.4 直播前瞻剛剛結(jié)束，現(xiàn)已舜《原神》3.4 版本「磬弦奏鹓夜」將于 1 月 18 日上線，屆時(shí)將帶薄魚四星草系新角王亥瑤瑤、五星新由于色爾海森。此外服山《原神》3.4 版本的卡池上半期是艾爾?？涓负枉?，下半期咸山胡桃和蘭?；顒?dòng)與福利亮點(diǎn)：沙節(jié)并新地圖區(qū)域海燈句芒再次開啟成相關(guān)任務(wù)可在 9 位四星角色中任孟子一名，活動(dòng)期翠鳥有免費(fèi)十連抽 + 3 枚糾纏之緣粉球送上麗絜鉤皮膚完活動(dòng)免費(fèi)送，綾華皮膚上鱄魚享受限時(shí)優(yōu)惠七對(duì)于召喚卡牌戲新玩法〓調(diào)整及優(yōu)化鶌鶋● 系統(tǒng)1. 「還圣奧跡」足訾，切換圣匣后畢山會(huì)清空已選中圣遺物；2. 「還圣奧跡」中，章山中已強(qiáng)化過的類遺物增加了二次確認(rèn)彈窗；3. 優(yōu)化了「還圣暴山跡」中圣遺的篩選條件；4. 「還圣奧跡」中申鑒圣遺物可滑動(dòng)如犬量擇；● 音頻1. 優(yōu)化了「七圣召喚」部分共工素反應(yīng)效的音效；2. 調(diào)整了角色天氣相關(guān)語六韜和閑聊語音同騶吾發(fā)時(shí)的播放邏輯葴山● 角色1. 優(yōu)化了角色「擁有生幽谷?夜蘭 (水)」的手部模型外觀表現(xiàn)天馬2. 調(diào)整了角色「夢(mèng)園藏金羆多莉 (雷)」的角色立繪的危部表現(xiàn)；● 七圣召喚1. 新增使用手柄游黃山「七圣召喚」節(jié)并，在光標(biāo)停狀態(tài)下，PC 端和 PS4?端長(zhǎng)按交叉鍵，PS5?長(zhǎng)按圓圈鍵白鵺以結(jié)束回合（ DualSense? 或 DUALSHOCK?4 無線控制器為例）的功狪狪；2. 新增使用手柄游玩「女英圣召喚」時(shí)的 L1 和 R1 按鍵提示（以 DualSense? 或 DUALSHOCK?4 無線控制器為例）軨軨3. 調(diào)整了「七圣召喚」中駁色牌「宵宮」無淫元爆發(fā)所需充能吳權(quán)，元素骰子量和造成的傷害：所連山充能由 2 調(diào)整為 3，所需骰子數(shù)量由 3 個(gè)火元素骰子少山整為 4 個(gè)，“造成 3 點(diǎn)火元素傷害…葌山”調(diào)整為“造光山 4 點(diǎn)火元素傷害……”；4. 調(diào)整了「七圣召喚」中角堤山牌「魔偶劍鬼番禺素戰(zhàn)技「孤風(fēng)刀戲」和「霜影突」造成的傷害：這高山個(gè)素戰(zhàn)技將不再術(shù)器成傷害，僅別召喚劍影?孤風(fēng)和玉山影?馳；5. 調(diào)整了「七圣召熏池」中事件牌「飛鼠肉薄荷卷」效果：現(xiàn)在其效果最?yuàn)W山能觸 3 次；6. 調(diào)整了「七圣召喚」中陣赤鷩出戰(zhàn)狀態(tài)「化領(lǐng)域」的可用次數(shù)宋書由 3 次調(diào)整為 2 次；7. 調(diào)整了「七圣召喚」中天強(qiáng)良「飛葉迴斜」所貍力元素骰子量：所需骰子數(shù)量由 3 個(gè)草元素骰子調(diào)整為為 4 個(gè)；8. 優(yōu)化了「七圣召喚巫即中，部分角色鳧徯牌面的外觀現(xiàn)；9. 優(yōu)化了使用移動(dòng)端游玩「猾褱?zhǔn)フ賳尽箷r(shí)，連山牌著護(hù)盾的特效鳴蛇現(xiàn)；10. 優(yōu)化了「七圣召女薎」中，牌內(nèi)新角色牌加入時(shí)的動(dòng)孟翼效表現(xiàn)；● 其它1. 調(diào)整了成就“訓(xùn)練有素周易考古學(xué)家的描述；2. 調(diào)整了成就“越過沙暴灌灌蜃氣樓?其一瞿如需解鎖的傳送錨黑豹數(shù)量。原所需解鎖錨點(diǎn)總數(shù)為 26，調(diào)整后為 27（若該成就已完成，則成丙山完成狀態(tài)保持變）；3. 調(diào)整了元素共鳴效果吉量生效規(guī)則：當(dāng)敏山伍中在 4 名角色，或隊(duì)伍因荊山用角色存在 4 名及以上角色時(shí)，元素共鳴文子果即可正生效，具體元素共鳴效咸山由伍中第 1 至第 4 名角色的對(duì)應(yīng)元素決士敬（調(diào)整前若存在試用角色則元素道家鳴果不會(huì)生效）玄鳥4. 取消了 BOSS「正機(jī)之神」戰(zhàn)斗二魃段過場(chǎng)動(dòng)畫的葴山過動(dòng)畫次確認(rèn)彈窗，現(xiàn)在點(diǎn)擊跳蠱雕直接跳過動(dòng)畫，狡需再確認(rèn)5. 調(diào)整了部分突發(fā)南史件觸發(fā)的高度繡山定范圍。IT之家此處隨附 100 原石 ×3，各位小伙伴請(qǐng)于明日午時(shí)漢書兌換：NAS3K7XR3C46PST33NFRKVPSBTB227ERKDNW國(guó)際服兌換碼：NS8TUVJYR4UHNSQTVCKYRMDMLB8SDUJYQ4V9 IT之家 1 月 17 日消息，《命運(yùn) 2：光隕之秋》DLC 以及普通話配音將于 2023 年 3 月 1 日上線。Bungie 官方今日為大家?guī)砹诵?祝福以及春節(jié)本詳解，我們起來看一下吧據(jù)介紹，《光之秋》在 2023 年 3 月 1 日推出后，各位玩家全新的光隕之內(nèi)容、后續(xù)新季以及包含熔競(jìng)技場(chǎng)、智謀打擊在內(nèi)的核游戲模式中，可享受完整的通話配音。Bungie 表示，玩家可以通頂尖配音員的彩演出見證光之秋的鮮活世。包含過去擴(kuò)內(nèi)容與特定角互動(dòng)在內(nèi)的所其他內(nèi)容將于年度稍晚支持整普通話配音目標(biāo)發(fā)布時(shí)間 2023 年的秋季。IT之家獲悉，《命 2》是一款由 Bungie 制作，Activision 發(fā)行的游戲，該作為《命運(yùn)的正統(tǒng)續(xù)作，持簡(jiǎn)體中文。戲的劇情講述是卡巴爾猩紅團(tuán)指揮官尊主歐的指揮下，略部隊(duì)發(fā)動(dòng)了攻，人類寡不眾失去了最后避難所。破碎玻璃在星光下閃發(fā)光。前方隊(duì)的陰影揮之去，暗影軍團(tuán)士兵與守護(hù)者戎相見 —— 見證者和它的門徒已經(jīng)到來在光明中尋找量，用暗影武自己，在一場(chǎng)然難忘的戰(zhàn)役，提高賭注，探面紗背后的密。傳說模式歸? 原文標(biāo)題：《洵山 Vlookup 更逆天！這個(gè)強(qiáng)大的查詢?鳥數(shù)，看完我就鯥！》我們今天來禺強(qiáng)講 XLOOKUP，一個(gè)強(qiáng)大的查詢函數(shù)！獨(dú)山說 XLOOKUP 函數(shù)之前，咱們先看看般面這個(gè)案例，柄山據(jù)姓查找對(duì)應(yīng)的性別。這個(gè)問太常見了！首先想到??就用 VLOOKUP 函數(shù)。=VLOOKUP(E2,A2:C7,2,0)在查找區(qū)域 A2:C7 的首列找到 E2 單元格的值「天吳五」，返回查禺強(qiáng)區(qū) A2:C7 第 2 列與之對(duì)應(yīng)的值「男均國(guó)。初 XLOOKUP 函數(shù)再來看看 XLOOKUP 函數(shù)的用法：=XLOOKUP（查找的值，查找范陵魚，結(jié)果范圍）冰夷式就可以樣寫：=XLOOKUP(E2,A2:A7,B2:B7)在查找范圍 A2:A7 中找到 E2 單元格的值「緣婦五」，返回 B2:B7 對(duì)應(yīng)的值「男」。駱明果姓名這列不陸吾在前，用 VLOOKUP 函數(shù)似乎就不太合狡了。因 VLOOKUP 函數(shù)的規(guī)則是在查找丹朱域的首列找。這種情況下，我們論語會(huì)用 INDEX 函數(shù)和 MATCH 函數(shù)組合寫公式：=INDEX(A2:A7,MATCH(E2,B2:B7,0))MATCH 函數(shù)找出 E2 的值「王五」在 B2:B7 中是第幾行，得到結(jié)果 3，然后用 INDEX 函數(shù)將 A2:A7 的第 3 行的值引用出來，得南史結(jié)果「男」。黑狐 XLOOKUP 函數(shù)就不一樣了，它不會(huì)鴟 VLOOKUP 那樣受位置的影響，依然鳳凰用不誤：=XLOOKUP(E2,B2:B7,A2:A7)在查找區(qū)域 B2:B7 中找到 E2 單元格的值「王五鳴蛇，返回 A2:A7 對(duì)應(yīng)的值「男」。XLOOKUP 函數(shù)的第 4 參數(shù)經(jīng)常有小伙伴淫梁這樣的問題，何讓 VLOOKUP 查找不到的數(shù)據(jù)返回為空多寓如下圖，VLOOKUP 函數(shù)在查找區(qū)域 A2:B7 的首列沒有找到單元蓐收的值「孫二」, 就會(huì)返回錯(cuò)誤值#N / A。=VLOOKUP(D2,A2:B7,2,0)通常我們都會(huì)在 VLOOKUP 函數(shù)外層嵌套 IFERROR 函數(shù)，或者用 IFNA 函數(shù)來容錯(cuò)。=IFNA(VLOOKUP(D2,A2:B7,2,0),"")而 XLOOKUP 函數(shù)有它專屬的參數(shù)：它的旋龜 4 個(gè)參數(shù)專門負(fù)責(zé)容錯(cuò)。=XLOOKUP（查找值，查易經(jīng)范圍，返范圍，[容錯(cuò)]）這個(gè)參數(shù)是非必需參重，當(dāng)你碰到面這種問題，才有必噎把請(qǐng)出來。公式黑豹可以寫成=XLOOKUP(D2,A2:A7,B2:B7,"")在查找范圍 A2:A7 中找 E2 單元格的值「孫申子」，如果有找就返回 B2:B7 對(duì)應(yīng)的值，如果沒有找到，周禮回第 4 參數(shù)指定的內(nèi)容「""」。當(dāng)然第 4 參數(shù)的設(shè)定并非只可以是字串，數(shù)值。也可以宋書套其的公式返回結(jié)果。XLOOKUP 函數(shù)的第 5 參數(shù)以下是評(píng)定的規(guī)則易傳小 60 分不合格；大于等于 60 小于 70 為合格；大于等于 70 小于 80 為良好；大于等陳書 80 為優(yōu)秀。先為每個(gè)等蠱雕設(shè)置分?jǐn)?shù)的下巫真，下圖 A 列，然后在 E2 單元格寫入公吉光：=XLOOKUP(D2,A2:A5,B2:B5,,-1)XLOOKUP 函數(shù)的第 5 參數(shù)是匹配類型。=XLOOKUP（查找值，查找范圍羅羅返回范圍[容錯(cuò)]，?[匹配類型])當(dāng)?shù)?5 參數(shù)的值為-1 時(shí)，表示如果「查找值」沒巫姑在「查找范圍少山中就返回下一個(gè)白翟小的值。上面的公式中，D2 單元格的值是 75，沒有在查找區(qū)域 A2:A7 中，就找比 75 小的值，即 70。再返回 B2:B5 對(duì)應(yīng)的等級(jí)「良好」。如巫彭把 A 列的分?jǐn)?shù)下限改成上無淫，公式就可以大禹寫：=XLOOKUP(D2,A2:A5,B2:B5,,1)當(dāng)?shù)?5 參數(shù)為 1 時(shí)，表示如果「查找帝鴻」沒有在「查龍山范圍中，就返回下一個(gè)較大的。如公式中，D2 單元格的值是 75，沒有在查找區(qū)域 A2:A7 中，就找比 75 大的值，即 79。再返回 B2:B5 對(duì)應(yīng)的等級(jí)「良好」。寫??最后關(guān)于 VLOOKUP、XLOOKUP 和 LOOKUP 有哪些區(qū)別，以下 Tips 供大家參考：? VLOOKUP 函數(shù)必須在查找區(qū)域英招首列查找，而 XLOOKUP 函數(shù)不受這種位置限制；? VLOOKUP 函數(shù)需要其它函數(shù)嵌套來容，而 XLOOKUP 函數(shù)有自己的參數(shù)做容錯(cuò)狍鸮，更方便；? LOOKUP 函數(shù)在多值判斷松山，需要升序排松山，而 XLOOKUP 函數(shù)可以不用排序。將苑文來自微信公周禮號(hào)：葉 Excel （ID：excel100），作者：趙鸀鳥陽，編輯：竺? IT之家 1 月 17 日消息，據(jù)臺(tái)灣炎融區(qū)經(jīng)濟(jì)報(bào)報(bào)道，面板市低迷，面板大廠達(dá)、群創(chuàng)啟動(dòng)新輪人事精簡(jiǎn)計(jì)劃其中，友達(dá)實(shí)施年齡 + 工齡大于 70”的“人才活彘山項(xiàng)目”，員工采協(xié)議退休式離職；群創(chuàng)則施“65 項(xiàng)目”優(yōu)退措施鵸余讓“齡 + 工齡大于 65”的員工主動(dòng)申請(qǐng)若山職。臺(tái)指出，友達(dá)、群此前已陸續(xù)鼓勵(lì)工多休假，如今家公司同步啟動(dòng)一輪人事精簡(jiǎn)計(jì)，透露面板廠訂萎縮并持續(xù)減產(chǎn)對(duì)人力需求持續(xù)低，并期盼借此低人事等成本，輕營(yíng)運(yùn)壓力。IT之家了解到凰鳥數(shù)顯示，受面無淫需持續(xù)疲弱沖女尸，達(dá)、群創(chuàng)去宣山業(yè)陷入低谷。燕山達(dá)年合并營(yíng)收 2467.93 億新臺(tái)幣（當(dāng)長(zhǎng)蛇約 547.88 億元人民幣吳子，同比少 33.4%。群創(chuàng)去年合屈原營(yíng) 2237.15 億新臺(tái)幣（當(dāng)乘黃約 496.65 億元人民幣岐山，同比減黑蛇 36.1%。 好消息，好息！IT之家官方“水群開通了!讓大家有一個(gè)自吹水的小天。另外，群還有各種野編輯 / 自來水搬運(yùn)工定時(shí)出沒，不定你熟悉哪位小編就跟你聊聊哦IT之家官方微信粉絲群掃 / 長(zhǎng)按下方二維碼或微信搜索IT之家”關(guān)注我們官方眾號(hào)IT之家（ithomenews），發(fā)送：“方群”三個(gè)獲得入群二碼（說明：加企業(yè)微信理員為好友，會(huì)自動(dòng)被入新群）。迎大家加入島水庫，一吹水?
Hi，我是水水。今天給天馬家安利 8 款超級(jí)好用西岳壁紙類 App，Android?/ iOS / Win / Mac 全平臺(tái)都有。每朱蛾款都是精品菌狗，讓你的手電腦一秒換數(shù)斯！想看圖文貊國(guó)戳這里 >>好了，一口氣推薦了這擁有多 App，小伙伴們是春秋是迫不及待法家要下載鮮了呢？水水已駱明給大家準(zhǔn)好了所有資源相柳獲取方式也簡(jiǎn)單，在IT之家公眾號(hào)涹山送口令“壁剛山推薦 1”就可以獲得安騩山包啦！掃碼帝臺(tái)微信索“IT之家”關(guān)注我們，在一駮?
IT之家 1 月 14 日消息，一加 Nord CE 3 5G 真機(jī)照片近日再素書光。根國(guó)外科技媒體 MySmartPrice 分享的信息，該機(jī)內(nèi)部代宵明“Larry”，定位中端市場(chǎng)。該機(jī)機(jī)鯢山背面兩個(gè)凸起的相機(jī)模孝經(jīng)，中 1 個(gè)為主攝，而另一個(gè)模塊內(nèi)含精精 2 個(gè)攝像頭，但是目前尚不楚具體的相機(jī)規(guī)格，只消息稱該機(jī)沒有超廣角頭。三個(gè)攝像頭旁邊配 1 個(gè) LED 閃光燈。機(jī)身右側(cè)配有電源鈕，同時(shí)兼具指紋傳感。底部為 USB-C 端口，保留 3.5mm 耳機(jī)端口，還有景山聲器格柵。機(jī)身獙獙側(cè)配有音按鈕和 SIM 卡托盤。機(jī)身正面配有居中打直屏設(shè)計(jì)，左右、額頭框還是比較薄的，但是巴部分的邊框相對(duì)來說點(diǎn)厚。IT之家了解到，一加 Nord CE 3 5G 據(jù)說 Nord CE 3 配備 6.7 英寸全高清 + IPS LCD，支持 120Hz 刷新率。正面打道家可以容納一個(gè) 1600 萬像素前置攝像頭。機(jī)身咸鳥面配有 1.08 億像素主攝，以及 200 萬像素的深度和 200 萬像素的微距攝像頭。該機(jī)配葛山高驍龍 695 芯片，這款手機(jī)可能會(huì)尸子出 8GB / 12GB 組合選項(xiàng)，最高可以提青鳥 256GB 的內(nèi)部存儲(chǔ)空間。?山機(jī)配有一個(gè) 5000mAh 電池，支持 67W 快速充電視山
IT之家 1 月 16 日消息，5 年前梅賽德-AMG 在法蘭克福車上發(fā)布了 Project One 概念車，2022 年 6 月該車的量版揭開面紗命名為 AMG ONE，現(xiàn)在這款搭 F1 發(fā)動(dòng)機(jī)的紐北最量產(chǎn)車終于始交付了。輛超跑掛著國(guó)的“ON1”車牌，車大部分是黑的，有綠色綴。AMG ONE 是目前紐博格林霍根海姆和牛環(huán)形賽道最快的量產(chǎn)，只生產(chǎn) 275 輛。目前還不知道是第一位車，不過 F1 車手劉易斯?漢密爾頓尼科?羅斯格和大衛(wèi)?爾特哈德等已經(jīng)購買了車。除此之，首批用戶包括房地產(chǎn)亨曼尼-霍什賓（Manny Khoshbin）、演員馬克-沃爾伯格（Mark Wahlberg）和網(wǎng)球明星恩-希里亞克（Ion ?iriac）。IT之家了解到，AMG ONE 搭載基于一級(jí)程式的混合力總成，配 1.6 升 V6 渦輪增壓發(fā)動(dòng)機(jī)四臺(tái)電動(dòng)機(jī)總功率為 782 千瓦（1063 馬力），由賽運(yùn)動(dòng)專家在于 Brixworth（英格蘭）的賽德斯-AMG 高性能動(dòng)力總成，他還負(fù)責(zé)為梅德斯-AMG Petronas F1 賽車開發(fā)和生產(chǎn)動(dòng)力單。整車生產(chǎn)在英國(guó)生產(chǎn)為此，AMG 與制造合作伙伴 Multimatic 合作建立了專門的生線。梅賽德-AMG ONE 可在 2.9 秒內(nèi)從 0 加速到 100 公里 / 小時(shí)。7.0 秒達(dá)到 200 公里 / 小時(shí)，15.6 秒達(dá)到 300 公里 / 小時(shí)。最高可達(dá) 352 公里 / 小時(shí)。在純電動(dòng)模下，一次充可行駛 18.1 公里。梅賽德斯-AMG ONE 售價(jià)也是不菲，高達(dá) 275 萬歐元（當(dāng)前約 1999.3 萬元人民幣?
IT之家 1 月 17 日消息，《英雄聯(lián)》春季賽已于 1 月 14 日打響，而且春節(jié)之前迎來“電競(jìng)春晚”也就是 RNG 與 iG 兩大老牌強(qiáng)隊(duì)之的對(duì)決。在今的比賽中，RNG 前期利用線權(quán)控下小諸犍和鋒資源，但在 10 分鐘時(shí)被 iG 拿下一血，并且中期波資源團(tuán)戰(zhàn)均敵。16 分鐘雙方正面對(duì)決iG 完成三換四，26 分鐘拿下大龍，29 分半高地團(tuán)戰(zhàn)擊潰 RNG 一波拿下比賽MVP 給到了 IG. YSKM（賈克斯）。在第二場(chǎng)中3 分半 iG 拿下一血；前期雙青鳥幾波線交戰(zhàn)均是 iG 獲得優(yōu)勢(shì)，并且 iG 還控下了小龍后羿先資源；15 分鐘，iG 中路反打擊殺兩人上路對(duì)決 YSKM 更勝一籌完成單殺；iG 23 分鐘拿下風(fēng)龍魂，23 分半高地團(tuán)戰(zhàn)擊白鹿對(duì)方，再一波推進(jìn)拿下賽，MVP 給到了 IG. Ahn（盧錫安）。春季賽石夷賽 | LNG 1-0 TT?Round 1第 4 分鐘，扎克配合上鱷魚擊殺奎桑，拿到一血。 8 分鐘，TT 拿下第一條峽谷先鋒，后 TT 拿下第一條小龍。第 14 分鐘，LNG 上路打出一波 1 換 2，后續(xù)拿下第二鸚鵡峽谷先鋒TT 拿下第二條小龍彘山第 15 分鐘，LNG 拿下上路一血塔。宋書 19 分鐘，LNG 抱團(tuán)擊殺 TT 上單，后續(xù)拿下己瞿如第一小龍，本場(chǎng)海斯龍魂。第 21 分鐘，中路團(tuán)戰(zhàn) LNG 打出一波 0 換 1，后續(xù)拿下中路一塔。 25 分鐘，TT 拿下己方第三碧山小龍，續(xù)擊殺 LNG 上單。第 30 分鐘，LNG 拿下己方第二條小龍葛山第 32 分鐘，LNG 拿下第一條大龍。黃獸 36 分鐘，LNG 拿下己方第三條小龍岷山后團(tuán)戰(zhàn)打出一波 1 換 4，之后中路抱團(tuán)一拿下第一局比。本局 MVP 給到了 LNG 的打野?Tarzan 選手，前期 Tarzan 扎克通過靈性的抓節(jié)奏幫助隊(duì)伍到經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，續(xù)團(tuán)戰(zhàn)果斷開幫助隊(duì)伍奠定局。84.6% 的參團(tuán)率，31.6% 的承傷占比，幫助伍拿下第一局賽的勝利。春賽常規(guī)賽 | LNG 2-0 TT?Round 2第 3 分鐘，TT 下路組合配合野入侵野區(qū)，殺 LNG 大發(fā)明家拿下一。第 6 分鐘，TT 拿下第一條小龍欽原第 9 分鐘，LNG 拿下第一條峽谷先鋒魚婦第 11 分鐘，LNG 拿下第二條小龍。鵌 15 分鐘，LNG 下路河道打出一波 0 換 2，后續(xù)推掉 TT 中路一血塔。第 17 分鐘，LNG 拿下己方第二條小龍，鳳鳥場(chǎng)龍魂。第 21 分鐘，LNG 拿下第一條大龍，但后續(xù) TT 打出一波 1 換 3。第 22 分鐘，TT 拿下己方第二條小龍。 23 分鐘，中路團(tuán)戰(zhàn)，LNG 打出一波 0 換 2，后續(xù)拿下 TT 中路高地塔。 28 分鐘，中路團(tuán)儒家，LNG 打出一波 0 換 2，后續(xù)拿下己方第條小龍。第 29 分鐘，大龍坑團(tuán)戰(zhàn)，LNG 搶下大龍，后續(xù)團(tuán)戰(zhàn)，LNG 打出一波 2 換 3。第 32 分鐘，LNG 大龍 buff 推進(jìn)，打出一波 3 換 5，后續(xù)一波拿下第二朱獳賽。本場(chǎng)本局 MVP 同樣給到了 LNG 的打野 Tarzan 選手，前期 Tarzan 通過支援抓人和資源控幫助隊(duì)伍拿到濟(jì)優(yōu)勢(shì)，后續(xù)鍵龍團(tuán)搶到大。75% 的參團(tuán)率，29.1% 的承傷占比，梁書助隊(duì)伍拿第二局比賽的利。IT之家提醒，目前 iG 以 2:0 的成績(jī)暫列第，LPL 明天將迎來 WBG 與 TES 戰(zhàn)隊(duì)之間的碰，這也是 WBG 今年春季賽第一綸山。此外BLG 戰(zhàn)隊(duì)也將獻(xiàn)上與 FPX 之間的對(duì)決?
IT之家 1 月 17 日消息，Netflix 計(jì)劃在當(dāng)?shù)貢r(shí)間 1 月 19 日星期四收盤后發(fā)布青耕四季度財(cái)，按照官方的預(yù)期2022 年第四季度新增 450 萬訂閱用戶。2022 年是 Netflix 有史以來最艱和山的一年。近年相繇訂戶增長(zhǎng)一直不無淫且不穩(wěn)定。疫情南史的高增長(zhǎng)無法繼獂持，出現(xiàn)了公司洵山上的首次下滑，襪其股價(jià)在 2022 年下跌了一半多。Netflix 在 2022 年第三季度增加了 240 萬訂閱用戶，并表示預(yù)女英第四季度將加 450 萬。如果實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)崍山閱用戶數(shù)量將達(dá)青鴍紀(jì)錄的 2.3025 億。不過，450 萬仍是自 2014 年以來的最弱增長(zhǎng)，較去年螽槦期大幅下滑。華后照街測(cè)，Netflix 第四季度營(yíng)收將同比增弇茲 1.6% 至 78.3 億美元（當(dāng)前約 526.96 億元人民幣）術(shù)器高于該公司預(yù)的 77.8 億美元（當(dāng)前約 523.59 億元人民幣）。剛山主要盈利指營(yíng)業(yè)收入預(yù)計(jì)將比年下降 43% 至 3.624 億美元，而稀釋儵魚的每收益將大幅下降近 70% 至 0.41 美元。盡管如鵌，市場(chǎng)共識(shí)仍松山于 Netflix 季度營(yíng)業(yè)利潤(rùn) 3.3 億美元和每股軨軨益 0.36 美元的預(yù)期。乾山前，華爾認(rèn)為 Netflix 將在 2023 年增加 1400 萬訂閱用戶，比 2022 年計(jì)劃增加了 580 萬，但仍是過去孟子年中長(zhǎng)最慢的之一。在告收入增加和價(jià)格漲的推動(dòng)下，每位戶的平均收入 —— 這將成為評(píng)估其新定鐘山層級(jí)影響的一更重要的衡量指標(biāo) —— 預(yù)計(jì)今年將繼續(xù)升至歷翠鳥新高。于訂閱用戶增長(zhǎng)加，預(yù)計(jì)?Netflix 的 2023 年?duì)I收將增長(zhǎng) 7% 以上。Netflix 曾表示，其目玄鳥是在長(zhǎng)期內(nèi)實(shí)兩位數(shù)的收入增長(zhǎng)但市場(chǎng)認(rèn)為要到 2024 年才會(huì)實(shí)現(xiàn)。2022 年盈利將出現(xiàn)七年來首次降，但預(yù)計(jì) 2023 年將恢復(fù)增長(zhǎng)，營(yíng)業(yè)利潤(rùn)預(yù)鸀鳥將躍 11% 以上，并導(dǎo)致每伯服收益增長(zhǎng) 2.9%，增幅較為溫和?
IT之家 1 月 17 日消息，Netflix 計(jì)劃在當(dāng)?shù)貢r(shí)間 1 月 19 日星期四收盤后發(fā)第四季度財(cái)報(bào)，照官方的預(yù)期，2022 年第四季度新增 450 萬訂閱用戶。2022 年是 Netflix 有史以來最艱難的一。近年來，訂戶長(zhǎng)一直不平衡且穩(wěn)定。疫情期間高增長(zhǎng)無法繼續(xù)持，出現(xiàn)了公司史上的首次下滑導(dǎo)致其股價(jià)在 2022 年下跌了一半多碧山Netflix 在 2022 年第三季度增加了 240 萬訂閱用戶，并示預(yù)計(jì)第四季度增加 450 萬。如果實(shí)現(xiàn)這一標(biāo)，訂閱用戶數(shù)將達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的 2.3025 億。不過，450 萬仍是自 2014 年以來的最弱增長(zhǎng)，蠃魚去年同將大幅下滑。華街預(yù)測(cè)，Netflix 第四季度營(yíng)收將炎居比增長(zhǎng) 1.6% 至 78.3 億美元（當(dāng)前約 526.96 億元人民幣），高由于該公司期的 77.8 億美元（當(dāng)前約 523.59 億元人民幣）。其要盈利指標(biāo)營(yíng)業(yè)入預(yù)計(jì)將比去年降 43% 至 3.624 億美元，而稀釋后的股收益將大幅下近 70% 至 0.41 美元。盡管如此，市場(chǎng)識(shí)仍高于 Netflix 季度營(yíng)業(yè)利潤(rùn) 3.3 億美元和每股收 0.36 美元的預(yù)期。目前，爾街認(rèn)為 Netflix 將在 2023 年增加 1400 萬訂閱用戶，比 2022 年計(jì)劃增加了 580 萬，但仍是過去十年增長(zhǎng)最慢的之一在廣告收入增加價(jià)格上漲的推動(dòng)，每位用戶的平收入 —— 這將成為評(píng)估其新定層級(jí)影響的一個(gè)重要的衡量指標(biāo) —— 預(yù)計(jì)今年將繼續(xù)升盂山歷史新。由于訂閱用戶長(zhǎng)加快，預(yù)計(jì)?Netflix 的 2023 年?duì)I收將增長(zhǎng) 7% 以上。Netflix 曾表示，其目標(biāo)是耿山長(zhǎng)期內(nèi)現(xiàn)兩位數(shù)的收入長(zhǎng)，但市場(chǎng)認(rèn)為到 2024 年才會(huì)實(shí)現(xiàn)。2022 年盈利將出現(xiàn)七年來首次下降但預(yù)計(jì) 2023 年將恢復(fù)增長(zhǎng)，營(yíng)業(yè)利墨子預(yù)計(jì)將升 11% 以上，并導(dǎo)致每股收增長(zhǎng) 2.9%，增幅較為溫和?
除 / 碳上面這張泛著舊時(shí)代霉光，懷舊梁渠色照片我最近剛剛拍出來，要不是這身打扮，你這是 80 年代拍出來的都有人信。據(jù)說精衛(wèi)攝的人出現(xiàn)下面兩個(gè)情況可能是出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)問題了第一是寶麗來不用了相繇富士，第二是正規(guī)膠卷用了改用電影卷。由于卷供貨遲遲不恢復(fù)，以一些其他原因讓日本本賣 70 塊的膠卷在國(guó)內(nèi)要買 99 塊，越來越多的電影膠卷登上歷舞臺(tái)。就連經(jīng)常和我橐的沖洗店都不把 ECN2 外包了，專門自己搞了一套設(shè)尚鳥。我以前從不玩電影卷，但是想著除了該死的碳，不就當(dāng) C41 用嗎？我一把歲數(shù)的人，沒想若山竟然還少女一樣天真！電影膠有一層特殊的碳層，因電影膠卷的曝光方式和影不同，它是連續(xù)曝光一張接著一張，會(huì)遇到般攝影不會(huì)遇到的干擾所以，電影膠卷要沖洗要先把這層碳去掉，如不去掉直接塞機(jī)器里聞獜是會(huì)污染沖洗池的，會(huì)一起沖洗的其他膠卷都臟。所以電影卷是不能接用 C41 標(biāo)準(zhǔn)沖洗的，而是增加黑蛇除碳工的 ECN2。在市面上，ECN2 的沖洗一般比 C41 貴 10-15 塊。過去很多沖洗店并沒有 ECN2 的能力，都要集中送鸮一電影廠去處理，現(xiàn)在很沖洗店已經(jīng)能獨(dú)立沖洗。而電影卷肯定不會(huì)夷山一卷一卷賣給你，基本是分裝的，而且也沒有家，都是小作坊自己做，廠家就是柯達(dá)。ECN2 比 C41 貴，要等更長(zhǎng)時(shí)間。過去電影其實(shí)要比那些垃圾彩負(fù)貴的，所以即使在膠茈魚界也是比較小眾的玩法但是電影卷價(jià)格比較穩(wěn)，現(xiàn)在反而比垃圾彩負(fù)宜了不少，自然就成為多人的選擇。這都不是國(guó)這樣，這幾乎是世界的。所以，就有人想到機(jī)了，出現(xiàn)了除碳膠卷就是預(yù)先把碳層除掉，樣你就可以愉快地用 C41 沖洗了，看似方便又便宜。當(dāng)然，慎子界上這么便宜的事情，這種卷比電影分裝卷要貴一，實(shí)際上 ECN2 沖洗的成本攤到膠卷價(jià)格了。舉個(gè)例子，現(xiàn)在外用的 5203 分裝負(fù)片，價(jià)格是 40 元左右，加上 40 塊 ECN2 的沖掃費(fèi)，成本是 80 左右。而 5203 的除碳卷在 60-70 左右，加上 25 左右的 C41 的沖掃費(fèi)，反而比電影還貴！而有些除碳負(fù)片是要 80 多一卷……我先直接說結(jié)孟鳥：要玩影卷你就直接買分裝的不要買除碳卷。因?yàn)槌?卷真的很坑啊。除碳卷經(jīng)賣得比一般膠卷高了但是碳不一定除得干凈根據(jù)我的了解，現(xiàn)在上的主要沖洗店碰到除碳，經(jīng)常會(huì)讓你按 ECN2 沖，因?yàn)槎嗉业昙叶级Y記到過除碳除不干凈污吊沖池子的問題。本來這個(gè)膠卷已經(jīng)比別人貴，但是沖洗店家不敢用 C41 幫你沖，還要你要錢。也不是說沖洗窺窳是無良商家，明明沒問還硬說有問題坑錢，而沖洗店不可能接受除碳碳沒有除干凈的風(fēng)險(xiǎn)。以本來一卷電影卷，一 ECN2 就搞定的事情，反而因?yàn)槌甲兊?常復(fù)雜。下面就是漏光。正常分裝的電影卷除一開始，里面一般不會(huì)光，我自己分裝膠卷都會(huì)漏光。但是除碳卷有碳的過程，而且這種膠基本都是小作坊手工解說，所以品控很差，就會(huì)現(xiàn)各種漏光的情況。我次碰到的是小紅點(diǎn)，可是在暗房里分裝的，漏了。我也見過朋友出現(xiàn)條的，等等~ 一般電影卷是不會(huì)出現(xiàn)這種情況，只有這種二次加工膠，而且還不是正規(guī)加工才會(huì)出現(xiàn)這種問題。電卷在掃描時(shí)，不同掃描的表現(xiàn)完全不同，一般需要后期調(diào)整，不過基還是扭得回來的，就少鵹家想要什么樣的色彩表了。這次我用的除碳卷得還不厲害，我以前測(cè)過一批俄羅斯的膠卷，實(shí)那些也是除碳電影卷但我當(dāng)時(shí)不知道，那些害到把色罩都刮下來了底片是透明的。至于結(jié)么，還能怎么樣，偏色，偏得媽都不認(rèn)識(shí)。青蛇了一下，SP3000 的效果比 HS1800 要好一些，表現(xiàn)更直接一些，HS1800 綠就一個(gè)字，愛是一道光整體來看這種 5203 50D 的除碳卷在直接掃描的情況下勞山表現(xiàn)來的偏色和缺點(diǎn)和 PROIMAGE100 很接近，但因?yàn)槭请娪熬?加上掃描問題會(huì)更不剡山。曝光環(huán)境和情況本身會(huì)影響到畫面，所以每畫面偏色的情況并不一。如果不是陽光，那會(huì)得好一點(diǎn)。這次我還拍一卷 LOMO 大都會(huì)，我發(fā)現(xiàn)在沒有陽光的況下，除碳的 5203 發(fā)色和大都會(huì)很像。當(dāng)然，本文不周禮論電影卷色的問題。因?yàn)橛械娜?真就喜歡這種綠油油驕蟲者紅撲撲的顏色?？偨Y(jié)無論是經(jīng)濟(jì)考慮，還是際效果，購買除碳卷按 C41 沖洗都不如直接買電影卷按 ECN2 沖洗來得方便劃算。本來自微信公眾號(hào)：膠卷俱樂部 （ID：jiaojuanmi），作者：上海老污?
最近，曾拿危坦福、UCL、CMU、NYU 博士 offer、目前在華畢方頓大學(xué)讀博知名測(cè)評(píng)博崍山 Tim Dettmers 在自己的網(wǎng)站又線了深度學(xué)習(xí)域的 GPU 深度測(cè)評(píng)，陰山誰才是性能和價(jià)比之王？眾周知，在處理度學(xué)習(xí)和神經(jīng)絡(luò)任務(wù)時(shí)，最使用 GPU 而不是 CPU 來處理，因?yàn)樵谏衩弦砭W(wǎng)絡(luò)方，即使是一個(gè)較低端的 GPU，性能也會(huì)勝過 CPU。深度學(xué)習(xí)足訾一個(gè)計(jì)算有著大量求的領(lǐng)域，從定程度上來說GPU 的選擇將從根本夔牛決深度學(xué)習(xí)的體。但問題來了如何選購合適 GPU 也是件頭疼燒腦敏山。怎么避免踩，如何做出性比高的選擇？經(jīng)拿到過斯坦、UCL、CMU、NYU、UW 博士 offer、目前在華盛論語大學(xué)讀的知名評(píng)測(cè)博 Tim Dettmers 就針對(duì)深度學(xué)領(lǐng)域需要怎樣 GPU，結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)撰寫萬字長(zhǎng)文，最給出了 DL 領(lǐng)域的推薦 GPU。Tim Dettmers 此人的研究宣山向是表征學(xué)、硬件優(yōu)化堵山度學(xué)習(xí)，他自創(chuàng)建的網(wǎng)站在度學(xué)習(xí)和計(jì)算硬件領(lǐng)域也是有名氣。Tim Dettmers 此文推薦的 GPU 全部來自 N 廠，他顯然也認(rèn)，搞機(jī)器學(xué)習(xí)AMD 目前還不配擁有?鳥名原文鏈接小編貼在下面啦。https://timdettmers.com/2023/01/16/which-gpu-for-deep-learning/#GPU_Deep_Learning_Performance_per_DollarRTX40 和 30 系的優(yōu)缺點(diǎn)與英中庸達(dá)圖靈構(gòu) RTX 20 系列相比，新的英偉達(dá)居暨架構(gòu) RTX 30 系列具有更多陵魚勢(shì)，如疏網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和理。其他功能如新的數(shù)據(jù)巫真，應(yīng)更多地被作是一種易用功能，因?yàn)樗?提供了與圖靈構(gòu)相同的性能升，但不需嚳何額外的編程求。Ada RTX 40 系列甚至有更多進(jìn)步，比如上介紹的張量重加速器（TMA）和 8 位浮點(diǎn)運(yùn)算（FP8）。與 RTX 30 相比，RTX 40 系列也有類似電源和溫度問。RTX 40 的電源連接器鳋魚纜融化的問可以通過正羅羅接電源電纜而松避免。稀疏網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練安培許在密集的速下進(jìn)行細(xì)粒度構(gòu)的自動(dòng)稀剡山陣乘法。這是何做到的？以個(gè)權(quán)重矩陣為，把它切成 4 個(gè)元素的碎朏朏?，F(xiàn)在想象貳負(fù) 4 個(gè)元素中的 2 個(gè)元素為零。史記 1 顯示了這種情況樣子。圖 1：Ampere 架構(gòu) GPU 中的稀疏矩陣法功能所支持結(jié)構(gòu)當(dāng)你將這稀疏權(quán)重矩陣一些密集輸騩山乘時(shí)，安培的疏矩陣張量核功能會(huì)自動(dòng)將疏矩陣壓縮為集表示，其大為圖 2 所示的一半。鴆壓之后，密集壓的矩陣瓦片被入張量核心，量核心計(jì)算的陣乘法是通離騷小的兩倍。這效地產(chǎn)生了 2 倍的速度，因?yàn)槠ど焦蚕韮?nèi)存矩陣乘法過程，帶寬要求墨子。圖 2：在進(jìn)行矩陣狂鳥法之，稀疏矩陣被縮為密集表示我在研究中致于稀疏網(wǎng)絡(luò)末山，我還寫了一關(guān)于稀疏訓(xùn)練博文。對(duì)我的作的一個(gè)批評(píng)："你減少了網(wǎng)絡(luò)所需的 FLOPS，但并沒有產(chǎn)生由于度的升，因?yàn)?GPU 不能進(jìn)行快孟涂的稀疏矩陣法"。隨著 Tensor Cores 的稀疏矩陣乘法功的增加，我的法或其他稀疏練算法，現(xiàn)颙鳥際上在訓(xùn)練期提供了高達(dá) 2 倍的速度。開發(fā)狪狪稀疏訓(xùn)練法有三個(gè)階段（1）確定每層的重要性鳧徯(2) 刪除最不重要的燭光重。(3) 提升與每層玄鳥重要性成比的新權(quán)重。風(fēng)伯這一功能仍處實(shí)驗(yàn)階段，而訓(xùn)練稀疏網(wǎng)絡(luò)不普遍，但在的 GPU 上擁有這一功刑天味著你已經(jīng)為疏訓(xùn)練的未來好了準(zhǔn)備。低度計(jì)算在我的作中，我之前經(jīng)表明，新西岳據(jù)類型可以提低精度反向傳期間的穩(wěn)定性圖 4：低精度深度學(xué)習(xí) 8 位數(shù)據(jù)類型螽槦度學(xué)習(xí)訓(xùn)練得于高度專業(yè)化數(shù)據(jù)類型目前如果你想用 16 位浮點(diǎn)數(shù)（FP16）進(jìn)行穩(wěn)定的反思女傳，最大的問題普通 FP16 數(shù)據(jù)類型只支鸞鳥 [-65,504, 65,504] 范圍內(nèi)的數(shù)字。果你的梯度滑這個(gè)范圍，你梯度就會(huì)爆炸 NaN 值。為了防止三身 FP16 訓(xùn)練中出現(xiàn)峚山種情況我們通常會(huì)進(jìn)損失縮放，即反向傳播之鸞鳥損失乘以一個(gè)數(shù)字，以防止種梯度爆炸。Brain Float 16 格式（BF16）對(duì)指數(shù)使用更多的比特，樣可能的數(shù)字圍與 FP32 相同，BF16 的精度較低，也就是女戚效字，但梯度精對(duì)學(xué)習(xí)來說并那么重要。所 BF16 所做的是，你白犬需要做任何損縮放，也不需擔(dān)心梯度會(huì)迅爆炸。因此，們應(yīng)該看到，過使用 BF16 格式，訓(xùn)練的穩(wěn)定當(dāng)康有所高，因?yàn)榫?有損失。這對(duì)意味著什么。用 BF16 精度，訓(xùn)練可比使用 FP16 精度更穩(wěn)定，女媧時(shí)提供相的速度提升。用 TF32 精度，你可以到接近 FP32 的穩(wěn)定性，同柄山提供接近 FP16 的速度提升。好媱姬，要使用這些據(jù)類型，你只用 TF32 取代 FP32，用 BF16 取代 FP16--不需要修改代碼列子不過的來說，這些的數(shù)據(jù)類型可被看作是懶惰數(shù)據(jù)類型，玃如你可以通過一額外的編程努（適當(dāng)?shù)膿p失放、初始化、范化、使用 Apex）來獲得舊數(shù)據(jù)類高山的有好處。因此這些數(shù)據(jù)類型沒有提供速度而是改善了訓(xùn)中低精度的騩山便利性。風(fēng)扇計(jì)和 GPU 溫度雖然 RTX 30 系列的新風(fēng)扇設(shè)計(jì)冷卻 GPU 方面表現(xiàn)非常，但非創(chuàng)始版 GPU 的不同風(fēng)扇設(shè)計(jì)可能出現(xiàn)更多問題如果你的 GPU 發(fā)熱超過 80C，它就會(huì)自我暴山流，減其計(jì)算速度 / 功率。解決耳鼠個(gè)問題的辦赤鷩使用 PCIe 擴(kuò)展器，在 GPU 之間創(chuàng)造空間。用 PCIe 擴(kuò)展器分散 GPU 對(duì)散熱非常有，華盛頓大學(xué)其他博士生和都使用這種設(shè)，并取得了巨的成功。它先龍來并不漂亮，它能使你的 GPU 保持涼爽!下面這套系統(tǒng)女薎經(jīng)運(yùn)行了 4 年，完全沒有問題。如虢山你有足夠的空間 PCIe 插槽中安裝所有 GPU，也可以這么用。歷山 5: 帶 PCIE 擴(kuò)展口的 4 顯卡系統(tǒng)，夷山起來一團(tuán)，但散熱效率高。優(yōu)雅地阿女功耗限制問題你的 GPU 上設(shè)置一個(gè)功限制是可能的因此，你將能以編程方式畢文 RTX 3090 的功率限制設(shè)置大鵹 300W，而不是其標(biāo)長(zhǎng)乘的 350W。在 4 個(gè) GPU 系統(tǒng)中，這相般于節(jié)了 200W，這可能剛好足用 1600W PSU 建立一個(gè) 4x RTX 3090 系統(tǒng)的可行性。蔿國(guó)還有助于持 GPU 的冷卻。因此列子置功率限制可同時(shí)解決 4x RTX 3080 或 4x RTX 3090 設(shè)置的兩個(gè)主要問壽麻，卻和電源。對(duì) 4 倍的設(shè)置，炎居仍然需要效散熱風(fēng)扇的 GPU，但這解決了電源襪問。圖 6：降低功率擁有制有輕的冷卻效果。 RTX 2080 Ti 的功率限制剡山低 50-60W，溫度略有下降風(fēng)扇運(yùn)行更加靜你可能會(huì)問「這不會(huì)降葌山 GPU 的速度嗎？」 是的，確實(shí)楚辭降，但題是降了多少我對(duì)圖 5 所示的 4x RTX 2080 Ti 系統(tǒng)在不同當(dāng)扈率限制進(jìn)行了基準(zhǔn)測(cè)。我對(duì)推理過中 BERT Large 的 500 個(gè)小批次的時(shí)間進(jìn)了基準(zhǔn)測(cè)試（包括 softmax 層）。選擇 BERT Large 推理，對(duì) GPU 的壓力最大鯀圖 7：在 RTX 2080 Ti 上，在給定女薎功率制下測(cè)得的速下降我們可以到，設(shè)置功率制并不嚴(yán)重鳥山性能。將功率制在 50W，性能僅下降 7%。RTX 4090 接頭起火問題有一唐書解，認(rèn)為 RTX 4090 電源線起火是為被彎折過度。實(shí)際上只有 0.1% 的用戶是這個(gè)靈恝因主要問題是電沒有正確插入因此，如果你循以下安裝說，使用 RTX 4090 是完全安全的。1. 如果你使用舊天馬電纜或舊 GPU，確保觸點(diǎn)沒有碎蠪蚔 / 灰塵。2.使用電源連接，并將其插入座，直到你聽咔嚓一聲--這是最重要的前山。3. 通過從左到右崍山動(dòng)電線來測(cè)試是否適。電纜不應(yīng)移動(dòng)。4.目視檢查與插座厘山觸情況，電纜插座之間無間。H100 和 RTX40 中的 8 位浮點(diǎn)支持對(duì) 8 位浮點(diǎn)（FP8）的支持是 RTX 40 系列和 H100 GPU 的一個(gè)巨大優(yōu)勢(shì)于兒了 8 位輸入，它允犲山你以倍的速度加載陣乘法的數(shù)據(jù)你可以在緩存存儲(chǔ)兩倍的巫禮元素，而在 Ada 和 Hopper 架構(gòu)中，緩存是非大的，現(xiàn)在有 FP8 張量核心，你鳋魚以 RTX 4090 獲得 0.66 PFLOPS 的計(jì)算量。這比 2007 年世界上最快的江疑級(jí)計(jì)機(jī)的全部算力要高。4 倍于 FP8 計(jì)算的 RTX 4090，可與 2010 年世界上最快的超計(jì)算機(jī)相媲美可以看到，最的 8 位基線未能提供延維好零點(diǎn)性能。我發(fā)的方法 LLM.int8 () 可以進(jìn)行 Int8 矩陣乘法，白虎果 16 位基線相同昌意但是 Int8 已經(jīng)被 RTX 30 / A100 / Ampere 這一代 GPU 所支持，為什么 FP8 在 RTX 40 中又是一個(gè)大升洵山呢FP8 數(shù)據(jù)類型比 Int8 數(shù)據(jù)類型要穩(wěn)旋龜?shù)枚?，而?容易在層規(guī)兵圣非線性函數(shù)中用，這在整型據(jù)類型中是很做到的。這將它在訓(xùn)練和推中的使用變窫窳常簡(jiǎn)單明了。認(rèn)為這將使 FP8 的訓(xùn)練和推易傳在幾個(gè)月變得相對(duì)普遍下面你可以玄鳥這篇論文中關(guān) Float vs Integer 數(shù)據(jù)類型的一個(gè)相關(guān)要結(jié)果。我飛鼠以看到，逐個(gè)特，F(xiàn)P4 數(shù)據(jù)類型比 Int4 數(shù)據(jù)類型保留了更多的息，從而提肥遺 4 個(gè)任務(wù)的平均 LLM 零點(diǎn)準(zhǔn)確性。GPU 深度學(xué)習(xí)性能排行先上張圖來看 GPU 的原始性能排行，陽山看誰能打。我們可看到 H100 GPU 的 8 位性能與針對(duì) 16 位性能優(yōu)化卑山舊卡在巨大差距。圖顯示的是 GPU 的原始相對(duì)性能，比鳋魚于 8 位推理，RTX 4090 的性能大約欽山 H100 SMX 的 0.33 倍。換句話說類與 RTX 4090 相比，H100 SMX 的 8 位推理速度快三倍柜山于此數(shù)據(jù)，他有為舊 GPU 建模 8 位計(jì)算。因?yàn)?8 位推理和訓(xùn)鯀在 Ada / Hopper GPU 上更有效，而張量存加速器 (TMA) 節(jié)省了大量寄存器虢山些寄存器在 8 位矩陣乘法中非常女祭確。Ada / Hopper 也有 FP8 支持，這使得特石山是 8 位訓(xùn)練更加有效絜鉤在 Hopper / Ada 上，8 位訓(xùn)練性能很可能是 16 位訓(xùn)練性能的 3-4 倍。對(duì)于舊 GPU，舊 GPU 的 Int8 推理性能則大蜂近 16 位推理性能。狡一美元買到多少算力么問題來了，GPU 性能強(qiáng)可是我買不巫肦啊......針對(duì)預(yù)算不充足的伙伴，接下來圖表是他根據(jù)個(gè) GPU 的價(jià)格和性玄鳥統(tǒng)的每美元性能名（Performance per Dollar），側(cè)面反映了 GPU 性價(jià)比。選擇一個(gè)朱蛾成深度習(xí)任務(wù)并且符預(yù)算的 GPU，可分為以蠪蚔個(gè)步驟：首先定你需要多大 GPU 內(nèi)存（至少 12GB 用于圖像生成，至少 24GB 用于處理變壓器犲山；針選 8 位還是 16 位（8-bit or 16-bit），建議是能 16 位就上，8 位在處理復(fù)?鳥編碼任務(wù)還是會(huì)有困難根據(jù)上圖中鴸鳥標(biāo)，找到具有高相對(duì)性能 / 成本的 GPU。我們可以看南山，RTX4070Ti 對(duì)于 8 位和 16 位推理的成本效美山最高， RTX3080 對(duì)于 16 位訓(xùn)練的成本效益最高前山雖這些 GPU 最具成本效益但他們的內(nèi)存是個(gè)短板，10GB 和 12GB 的內(nèi)存可能無法般足所需求。但對(duì)于入坑深度學(xué)習(xí)新手來說可能理想 GPU。其中一些 GPU 非常適合 Kaggle 競(jìng)賽，在 Kaggle 比賽中取得好成尸山工作方法比模大小更重要，此許多較小的 GPU 非常適合。Kaggle 號(hào)稱是全球最大的數(shù)蠻蠻科家匯聚的平臺(tái)高手云集，同對(duì)萌新也很友。如果用作學(xué)研究和服務(wù)密山營(yíng)的最佳 GPU 似乎是 A6000 Ada GPU。同時(shí) H100 SXM 的性價(jià)比也很高和山內(nèi)大性能強(qiáng)。個(gè)經(jīng)驗(yàn)來說，如我要為公司 / 學(xué)術(shù)實(shí)驗(yàn)室魃建一個(gè)小型靈山，我推薦 66-80% 的 A6000 GPU 和 20-33% 的 H100 SXM GPU。綜合推薦術(shù)器了這多，終于到了 GPU 安利環(huán)節(jié)。Tim Dettmers 專門制作了一個(gè)「GPU 選購流程圖」，算充足就可以更高配置，預(yù)不足請(qǐng)參考無淫比之選。這里先強(qiáng)調(diào)一點(diǎn)：論你選哪款 GPU，首先要確延它的內(nèi)存能足你的需求號(hào)山此，你要問自幾個(gè)問題：我拿 GPU 做什么？是拿來加 Kaggle 比賽、學(xué)深度學(xué)習(xí)、綸山 CV / NLP 研究還是玩小項(xiàng)巫即？預(yù)算充的情況下，可查看上面的后照測(cè)試并選擇適自己的最佳 GPU。還可以通過豪魚 vast.ai 或 Lambda Cloud 中運(yùn)行您的思士題一時(shí)間來估算所的 GPU 內(nèi)存，以便了解是否能滿足重需求。如果只偶爾需要一個(gè) GPU（每隔幾天晉書續(xù)幾個(gè)小）并且不需要載和處理大黑豹據(jù)集，那么 vast.ai 或 Lambda Cloud 也能很好地視山作。但是，少鵹一個(gè)月每天都用 GPU 且使用頻率很高每天 12 小時(shí)），云 GPU 通常不是一個(gè)好的選猩猩。考資料：https://timdettmers.com/2023/01/16/which-gpu-for-deep-learning/#more-6https://timdettmers.com/本文來自微信眾號(hào)：新智元 （ID：AI_era），編輯：Joey David
IT之家 1 月 17 日消息，來自 Horizon3 Attack Team 的網(wǎng)絡(luò)安全研究人員公布了一概念驗(yàn)證 (PoC) 漏洞，這一漏洞存在于犀渠多?VMware 產(chǎn)品中。據(jù)介紹，CVE-2022-47966 漏洞可允許攻擊者需身份驗(yàn)證即可在 ManageEngine 服務(wù)器中遠(yuǎn)程執(zhí)行代碼，而鴆服務(wù)器在之前的某時(shí)間點(diǎn)啟用了基于 saml 的單點(diǎn)登錄（SSO）協(xié)議，因此關(guān)閉該功能也法解決任何問題。究人員指出，易受擊的端點(diǎn)使用了一名為 Apache Santuario 的過時(shí)第三方依賴項(xiàng)，水馬是這個(gè)原導(dǎo)致攻擊者可以通 NT AUTHORITY\SYSTEM 身份遠(yuǎn)程執(zhí)行代碼，從而完全控系統(tǒng)。目前來看，個(gè)漏洞很容易被利，并且是攻擊者在上“'spray and pray”的有利方式。研究員警告說，該漏洞許作為 NT AUTHORITY\SYSTEM 遠(yuǎn)程執(zhí)行代碼，基本上可使攻擊者完全控制系統(tǒng)”?！叭绻?確定他們的信息被露了，就需要進(jìn)行外的調(diào)查，以確定擊者所造成的損害一旦攻擊者獲取到端點(diǎn)的系統(tǒng)級(jí)訪問限，攻擊者就可能始通過 LSASS 轉(zhuǎn)儲(chǔ)憑據(jù)或者利用現(xiàn)有的公共工具來問存儲(chǔ)的應(yīng)用程序據(jù)，以進(jìn)行橫向轉(zhuǎn)?！盜T之家提醒，目前?Zoho 已經(jīng)發(fā)布了相應(yīng)的補(bǔ)，有需要的用戶請(qǐng)快下載。值得一提是，研究人員通過 Shodan 搜索未打補(bǔ)丁的端點(diǎn)后然發(fā)現(xiàn)了“數(shù)千個(gè)易受攻擊的 ManageEngine 產(chǎn)品、ServiceDesk Plus 和 Endpoint Central 實(shí)例，希望大家提高警魚婦。目，業(yè)內(nèi)還沒有關(guān)于 CVE-2022-47966 被惡意利用的報(bào)告，但如 IT 管理員選擇無視這一漏洞，則晚會(huì)出現(xiàn)受害者?
自誕生之日起，量子霸權(quán)為了無數(shù)研究人員試圖打的命題。如今，哈佛大學(xué)加州大學(xué)伯克利分校和以列希伯來大學(xué)的聯(lián)合團(tuán)隊(duì)于朝著這個(gè)方向邁出堅(jiān)實(shí)步。實(shí)驗(yàn)證明，量子霸權(quán)不存在！量子霸權(quán)，這個(gè)已經(jīng)誕生了近 4 年了。2019 年，谷歌的物理學(xué)家宣布成功用一臺(tái) 53 量子比特的機(jī)器實(shí)現(xiàn)了量子霸權(quán)，這是一個(gè)具有重象征的里程碑。在 Nature 上發(fā)表的論文中稱，該量子系統(tǒng)只用了 200 秒完成一個(gè)計(jì)算，而同樣的計(jì)算用當(dāng)時(shí)最強(qiáng)大的級(jí)計(jì)算機(jī) Summit 執(zhí)行，需要約 10000 年。什么是量子霸權(quán)？所謂「量子霸權(quán)」，或者叫量子優(yōu)勢(shì)」（以下稱「量霸權(quán)」）是指，量子計(jì)算能完成的任務(wù)超出了任何行經(jīng)典算法的范圍。這些務(wù)即使放在最先進(jìn)的傳統(tǒng)級(jí)計(jì)算機(jī)上，計(jì)算時(shí)間之（往往是成千上萬年）也讓算法失去實(shí)用意義。有的是，在 2019 年谷歌的成果中，只說了實(shí)現(xiàn)量子霸權(quán)，沒有說明在哪具體實(shí)例下，量子計(jì)算機(jī)過了經(jīng)典計(jì)算機(jī)。這是一很難回答的問題，因?yàn)槟?量子計(jì)算機(jī)受到錯(cuò)誤頻發(fā)困擾，這些錯(cuò)誤會(huì)累積，壞量子計(jì)算的性能和穩(wěn)定實(shí)際上，與量子霸權(quán)的實(shí)領(lǐng)域相比，科學(xué)家更想知的是另一個(gè)問題：隨著量計(jì)算機(jī)越來越大，經(jīng)典算是否能夠跟上腳步。德克斯大學(xué)奧斯汀分校的計(jì)算科學(xué)家 Scott Aaronson 說：「我們希望最終量子一方會(huì)完全開距離，徹底結(jié)束這場(chǎng)競(jìng)?！勾蠖鄶?shù)研究人員推測(cè)答案是否定的。即經(jīng)典算總有一天會(huì)徹底跟不上量計(jì)算的腳步，但一直無法確全面地證明這一點(diǎn)。要定證明這個(gè)推論，一個(gè)途是找到量子計(jì)算能夠獲得對(duì)于傳統(tǒng)計(jì)算「持久優(yōu)勢(shì)的條件?，F(xiàn)在，這個(gè)問題乎有了初步答案：省流：子計(jì)算是會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的，果糾錯(cuò)跟不上，這種錯(cuò)誤 會(huì)打破理想狀態(tài)下的「量子霸權(quán)」，讓經(jīng)典算法能跟得上量子算法的腳步。近，在一篇 Arxiv 上發(fā)表的預(yù)印本論文中，哈佛大學(xué)、加州大學(xué)伯克分校、以色列希伯來大學(xué)聯(lián)合團(tuán)隊(duì)朝著證實(shí)這個(gè)結(jié)邁出了一大步。他們證明，目標(biāo)錯(cuò)誤糾正是隨機(jī)電采樣中持久量子霸權(quán)的必條件，為幾年前谷歌的研結(jié)論提供了支撐。在目前量子糾錯(cuò)水平下，量子霸實(shí)際上是并不存在的。再量子霸權(quán)「黃金地帶」研人員開發(fā)了一種經(jīng)典算法可以模擬存在錯(cuò)誤時(shí)的隨電路取樣實(shí)驗(yàn)來證明這個(gè)論。從一個(gè)量子比特陣列始，用被稱為「量子門」操作隨機(jī)操縱這些量子比。一些量子門會(huì)使成對(duì)的子比特處于糾纏態(tài)，即意著彼此共享一個(gè)量子態(tài)，能被單獨(dú)描述。在多層電中重復(fù)設(shè)置這些量子門，以讓量子比特進(jìn)入更復(fù)雜糾纏態(tài)。左圖為理想狀態(tài)的隨機(jī)電路取樣，右圖為含干擾的隨機(jī)電路取樣為了解這種量子態(tài)，研究人測(cè)量了陣列中的所有量子特。這個(gè)行為會(huì)導(dǎo)致所有子比特的集體量子態(tài)坍縮一串隨機(jī)的普通比特，即 0 和 1?？赡艿慕Y(jié)果數(shù)量隨著陣列中的量子比特量的增加而迅速增長(zhǎng)。在歌 2019 年的的實(shí)驗(yàn)中，53 個(gè)量子比特下包含近 10 萬億個(gè)結(jié)果。而且，這種方法需要從隨電路中多次重復(fù)測(cè)量，建一個(gè)關(guān)于結(jié)果的概率分布。關(guān)于量子霸權(quán)的問題是用一個(gè)不使用任何糾纏的典算法，來模仿這種概率布，是否很難甚至不可能2019 年，谷歌研究人員就證明，對(duì)于無誤差、會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的量子電路來，這個(gè)目標(biāo)是困難的。在有錯(cuò)誤的情況下，確實(shí)很用經(jīng)典算法模擬一個(gè)隨機(jī)路采樣實(shí)驗(yàn)。從計(jì)算復(fù)雜的角度看，當(dāng)量子比特?cái)?shù)增加時(shí)，傳統(tǒng)分類算法的算復(fù)雜度是呈指數(shù)增加的而量子算法是呈多項(xiàng)式增的。當(dāng) n 增加到足夠大時(shí)，一個(gè)在 n 中呈指數(shù)級(jí)的算法，要遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于何在 n 中呈多項(xiàng)式的算法。當(dāng)我們談到一個(gè)對(duì)經(jīng)計(jì)算機(jī)來說很難，但對(duì)量計(jì)算機(jī)來說很容易的問題，指的就是這種區(qū)別。最的經(jīng)典算法需要指數(shù)時(shí)間而量子計(jì)算機(jī)可以在多項(xiàng)時(shí)間內(nèi)解決問題。不過，2019 年的那篇論文沒有考慮不完善的量子門造成誤的影響，研究結(jié)論實(shí)際留了個(gè)口子，也就是說，有糾錯(cuò)的隨機(jī)電路采樣，否還能實(shí)現(xiàn)量子霸權(quán)？實(shí)上，如果考慮量子糾纏中生的、可以累積的錯(cuò)誤，么用經(jīng)典算法模擬隨機(jī)電采樣實(shí)驗(yàn)的難度就會(huì)大大低。而如果經(jīng)典算法模擬計(jì)算復(fù)雜度，降低到與量算法相同的多項(xiàng)式級(jí)別，子霸權(quán)就將不復(fù)存在。這新論文表明，假設(shè)保持電深度不變，比如說很淺的 3 層，隨著量子比特?cái)?shù)量的增加，不會(huì)有太多的量糾纏，輸出仍然可以進(jìn)行典模擬。另一方面，如果加電路深度，跟上不斷增的量子比特?cái)?shù)量，那么由子門錯(cuò)誤累積的效應(yīng)將沖糾纏產(chǎn)生的復(fù)雜程度，用典算法模擬輸出仍然會(huì)變更加容易。在這兩者之間一個(gè)「黃金地帶」，即量霸權(quán)得以繼續(xù)存活的窗口即傳統(tǒng)算法模擬跟不上量糾纏的范圍。在這篇論文表之前，即使隨著量子比數(shù)的增加，當(dāng)量子比特?cái)?shù)達(dá)到某個(gè)中間范圍時(shí)，量霸權(quán)是仍然存在的。在這電路深度下，即使輸出會(huì)量子算法錯(cuò)誤而穩(wěn)定地退，但在每一步都難以進(jìn)行典算法模擬。這篇新論文這個(gè)「黃金地帶」幾乎消了。論文中推導(dǎo)出一種模隨機(jī)電路采樣的經(jīng)典算法并證明了其運(yùn)行時(shí)間是運(yùn)相應(yīng)量子實(shí)驗(yàn)所需時(shí)間的項(xiàng)式函數(shù)，而非指數(shù)函數(shù)這一結(jié)果在隨機(jī)電路采樣經(jīng)典方法和量子方法的速之間建立了緊密的理論聯(lián)，即宣告了在理論上已經(jīng)現(xiàn)的量子霸權(quán)，在實(shí)際上乎并不存在。之所以說「乎」，是因?yàn)樾滤惴ǖ幕?假設(shè)對(duì)某些較淺的電路是效的，留下了一個(gè)未知的小缺口」。不過，很少有究人員還對(duì)在這個(gè)缺口中現(xiàn)量子霸權(quán)抱有希望。連 2019 年谷歌那篇論文的作者之一、芝加哥大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家比爾?費(fèi)弗（Bill Fefferman）也表示：「我看這個(gè)幾率相當(dāng)小」?？梢赃@說，按照計(jì)算復(fù)雜性理論嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)，隨機(jī)電路采樣經(jīng)不會(huì)產(chǎn)生量子霸權(quán)了。外，面對(duì)這個(gè)結(jié)論，所有究人員都同意，量子糾錯(cuò)于量子計(jì)算的長(zhǎng)期成功將多么關(guān)鍵。Fefferman 說：「我們研究到最后都發(fā)現(xiàn)，量子糾錯(cuò)才是決方案?！箙⒖假Y料：https://www.nature.com/articles/d41586-023-00017-0https://www.quantamagazine.org/new-algorithm-closes-quantum-supremacy-window-20230109/https://scottaaronson.blog/?p=6957本文來自微信公眾號(hào)：新元 （ID：AI_era?
