测试仍然在同一台四路Skylake-SP测试样机上进行,操作系统为Debian GNU/Linux 9.0.0 Stretch x64(或许你们会注意到拼写和上一篇文章略有不同),使用的仍然是Linux Kernel 4.12.0-041200-lowlatency #201707022031 x64(拼写同样得到了更新),但它已经不是最新的Kernel,因为两天前,Kernel.org推出了4.12.1内核,主要修正在numa调度,在未来的AVX 2.0测试完成后我们会进行更新。
Intel 4S Purley/Skylake-SP测试平台说明 by 盘骏/Lucifer,每一个标点符号都经过了反复确认
没错,这个表也进行了许多微调。我很怀疑会有多少人去认真看这个表关注这些细节,实际上由于头条图作图的细节需求已经受到了美工的质疑。“这些地方没人会看。”,“这个没人会关注。”,“这些地方你要这么精确干什么?”,“有空还是多写点文章。”……我很难认同这些话,但我无法要求别人做更多的工作。我只是觉得我们可以接受错误和不完美,但不应该接受对这样无动于衷。
Kernel booting with AVX-512/XSAVE,这里隐藏了XSAVE的一个新功能
众所周知,Linux Kernel引导的时候会简单测试RAID 5/6的软件性能,上图中,AVX512x4的gen()算法达到了最高的生成性能:33093MB/s,也就是33.093GiB/s
好文章,需要你的鼓励
工业升级的关键,或许在于智能本身。“工业+机器人”将成为通向下一阶段工业体系的核心抓手。——黄仁勋。
浙江大学等联合研究发现,AI强化学习效果取决于"模型-任务对齐"程度。当AI擅长某任务时,单样本训练、错误奖励等非常规方法也有效;但面对陌生任务时,这些方法失效,只有标准训练有用。研究团队通过大量实验证实,这种"舒适圈"现象比数据污染更能解释训练差异,为AI训练策略优化提供了新思路。
瑞士政府正式发布了自主研发的人工智能模型,该模型完全基于公共数据进行训练。这一举措标志着瑞士在AI技术自主化方面迈出重要一步,旨在减少对外国AI技术的依赖,同时确保数据安全和隐私保护。该模型的推出体现了瑞士对发展本土AI能力的战略重视。
巴赫切希尔大学研究团队通过对五种不同规模YOLO模型的量化鲁棒性测试发现,静态INT8量化虽能带来1.5-3.3倍速度提升,但会显著降低模型对噪音等图像损伤的抵抗能力。他们提出的混合校准策略仅在大型模型处理噪音时有限改善,揭示了效率与鲁棒性平衡的复杂挑战。