众所周知，大语言模型的训练常常需要数月的时间，使用数百乃至上千个 GPU。以 LLaMA2 70B 模型为例，其训练总共需要 1,720,320 GPU hours。由于这些工作负载的规模和复杂性，导致训练大模型存在着独特的系统性挑战。
之前自己答的不是满意（对 陈嘉栋的回答 还是满意的），想对这个问题做个深入浅出的总结
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.11987.pdf
例如在 chrome js console 中： alert(0.7+0.1); //输出0.7999999999999999 之前自己答的不是满意（对 陈嘉栋的回答 还是满意的），想对这个问题做个深入浅出的总结
CREATE PROCEDURE ShowTableDesc(tablename VARCHAR(200))
浮点数一般用于表示含有小数部分的数值。当一个字段被定义为浮点类型后，如果插入数据的精度超过该列定义的实际精度，则插入值会被四舍五入到实际定义的精度值，然后插入，四舍五入的过程不会报错。在MySQL中float和double用来表示浮点数。
最近，清华朱军团队提出了一种使用INT4算法实现所有矩阵乘法的Transformer训练方法。
哈喽，大家好！相信有很多在传统软件行业的小伙伴，日常接触JS、Java、C#这类语言多一些，很少用到Python。但是Python确实很香（例如：AI、数学、绘图等），早晚会碰上它。对于我们这些懂编程但不懂Python的“老新手”来说，只有系统、全面地科普一下Python基础知识，才能更好、更高效地搬运的代码。下面是我整理的一些Python3笔记，分享给大家。
本文研究了大型语言模型（LLMs）在移动和边缘设备上的推理加速问题，这一问题在现实应用中具有重要意义。随着大型语言模型在多种任务中展现出卓越的性能，它们吸引了越来越多的关注。然而，这些模型通常需要庞大的计算资源，尤其是在训练和推理阶段。特别是在资源受限的移动和边缘设备上，模型的高效推理显得尤为重要。为此，研究者们寻求通过压缩技术，如量化，来减少模型的存储需求和计算负担。量化是一种有效的方法，通过将权重和激活映射到低比特表示来实现。
两幅图中总结了TensorFlow2的基础知识，以及常见和进阶操作，包含： 基础部分 数据类型 维度变换 数值精度 张量创建 索引和切片 进阶部分 合并和分割 数据统计 张量比较 填充复制 高级操
非结构化稀疏是一种常见的模型压缩策略。本文中，我们将分享一套基于飞桨（PaddlePaddle） 的非结构化稀疏训练和推理的端到端系统，以及为保证训练精度与推理速度而做的优化策略。移动端实测 MobileNetV1，稀疏度 80%，精度损失小于 1%，FP32 和 INT8 模型推理加速 70% 和 60%；稀疏度 90%，精度损失 2.7%，FP32 和 INT8 加速 178% 和 132%。
在 JavaScript 中浮点数运算时经常出现 0.1+0.2=0.30000000000000004 这样的问题，除了这个问题之外还有一个不容忽视的大数危机（大数处理丢失精度问题），也是近期遇到的一些问题，做下梳理同时理解下背后产生的原因和解决方案。
自大语言模型 (LLM) 成为热点话题以来，涌现了一大批中文大语言模型并在优化平台中得到了积极部署。ChatGLM 正是广受好评的主流中文大语言模型之一。
使用精度低于FP32的系统可以减少内存使用，允许部署更大的网络。数据传输需要更少的时间，而且计算性能会提高，尤其是在NVIDIA gpu上，它的Tensor Core支持这种精度。DNNs的混合精度训练实现了两个主要目标:
神经网络训练需要一定计算量，使用低精度算法（全量化训练或 FQT 训练）有望提升计算和内存的效率。FQT 在原始的全精度计算图中增加了量化器和去量化器，并将昂贵的浮点运算替换为廉价的低精度浮点运算。
弱学习器是一个非常简单的模型，尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久，Boosting 就是一个理论概念，而 AdaBoost（自适应提升）算法是该想法的第一个成功方法。
以上是官方团队对WeUI的介绍，作为一个使用频率非常高的UI库，官方也给其提供了weui-wxss、weui.js、react-weui等配套工具来适应微信小程序、普通h5页面、react项目等日常开发
在这篇简短的文章中，我将解释在使用JSON传输数据时，为什么浮点数或大十进制值应表示为字符串 。
在使用量子化学软件时基本上都需要进行自洽场（SCF）迭代计算，一些时候会遇到SCF不收敛的情况，在这里将详细介绍Amesp软件中解决SCF不收敛时的办法，其中大多数关键词都是在“>scf”模块中设置。
在过去的几年里，每个月都会发布新的机器学习加速器，用于语音识别、视频对象检测、辅助驾驶和许多数据中心应用。
今天我们来聊一下Java这门语言的数据类型，众所周知，Java是一种强类型语言。在Java中，一共有8种基本类型，其中4种整形，2种浮点类型，1种用于表示Unicode编码的字符单元的字符类型char和1种用于表示真值的boolean类型。
回顾下，定点数的含义。约定计算机中小数点的位置，且这个位置固定不变，小数点前、后的数字，分别用二进制表示，然后组合起来就可以把这个数字在计算机中存储起来，这种表示方式叫做「定点」表示法，用这种方法表示的数字叫做「定点数」。
MAchinE Learning for Scalable meTeoROlogy and climate (MAELSTROM) 项目由EuroHPC Joint Undertaking资助，并由ECMWF协调。该项目为期三年，于2021年4月1日启动，旨在帮助天气和气候社区为大规模机器学习应用做好准备。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李舒阳、许迪 通过类比平面CNN，本文提出一种称之为球面CNN的神经网络，用于检测球面图像上任意旋转的局部模式；本文还展示了球面 CNN 在三维模型识别和雾化能量回归问题中的计算效率、数值精度和有效性。 1 引言 卷积神经网络（CNN）可以检测出图像任意位置的局部模式。与平面图像相似，球面图像的局部模式也可以移动，但这里的「移动」是指三维旋转而非平移。类比平面 CNN，我们希望构造一个神经网络，用于检测球面图像上任意旋转的局部模式。 如图 1 所示，平移卷积或互相关的方法
选自微软博客 机器之心编译 参与：路雪、黄小天、蒋思源 近日在 Hot Chips 2017 上，微软团队推出了一个新的深度学习加速平台，其代号为脑波计划（Project Brainwave），机器之心将简要介绍该计划。脑波计划在深度学习模型云服务方面实现了性能与灵活性的巨大提升。微软专为实时人工智能设计了该系统，它可以超低延迟地处理接收到的请求。云基础架构也可以处理实时数据流，如搜索查询、视频、传感器流，或者与用户的交互，因此实时 AI 变的越发重要。 近来，FPGA 对深度学习的训练和应用变得越来越重要
第一部分：数据类型 javascript数据类型通常来说是6种（ES6新增第七种Symbol类型） number：数值 string：字符串 boolean：布尔类型，true或false undefined：未赋值 null：空，值是“无”的状态 object：对象 通常number，string，boolean称为原始类型（primitive type）的值，即最基本的值，不能继续细分；而对象称为合成类型（complex type）的值，一个对象往往是多个原始类型的合成；而undefined和null是
ES6 提供了二进制和八进制数值的新的写法，分别用前缀0b（或0B）和0o（或0O）表示。
近年来，基于谷歌Transformer的语言模型在神经机器翻译，自然语言推理和其他自然语言理解任务上取得了长足进展。
在提取和解码阶段之后，接着进入执行阶段。该阶段中，连接到各种能够进行所需运算的CPU部件。例如，要求一个加法运算，算术逻辑单元将会连接到一组输入和一组输出。输入提供了要相加的数值，而且在输出将含有总和结果。ALU内含电路系统，以于输出端完成简单的普通运算和逻辑运算（比如加法和位操作）。如果加法运算产生一个对该CPU处理而言过大的结果，在标志寄存器里，溢出标志可能会被设置（参见以下的数值精度探讨）。
在Python编程中，处理数字数据时选择正确的数据类型是至关重要的。尤其是在涉及到需要高精度计算的金融、会计和科学计算领域，选择合适的类型对于保证结果的准确性尤为关键。本文将对比Python中常用的float类型和Decimal模块，讨论它们在精度、性能和适用性方面的不同，并提供选择它们的实际建议。
在现实生活中，我们经常使用整数和小数，不知道你有没有思考过，这些数字在计算机中是如何存储的？
整形（int) 布尔类型（bool) 浮点型（float,e记法1.5e11=1.5*10的11次方) 字符串（str)类型的获取**type()**函数type('abc') <class 'str'> **isinstance()**函数isinstance('abc',str) >>True 扩展： s 为字符串 s.isalnum() 所有字符都是数字或者字母，为真返回 True，否则返回 False。 s.isalpha() 所有字符都是字母，为真返回 True，否则返回 False。 s.isdigit() 所有字符都是数字，为真返回 True，否则返回 False。 s.islower() 所有字符都是小写，为真返回 True，否则返回 False。 s.isupper() 所有字符都是大写，为真返回 True，否则返回 False。 s.istitle() 所有单词都是首字母大写，为真返回 True，否则返回 False。 s.isspace() 所有字符都是空白字符，为真返回 True，否则返回 False常用操作符：x%y 求x除以y的余数； x//y 地板除取小的整数（3//2==1）； abs(x)绝对值； dirmod(x,y)=(x//y,x%y); pow(x,y)x的y次方； complex(re,im)复数（实部，虚部）； a=a+1 可化简为 a += 1 c = c*5 c *=5优先级：幂运算 >:正负号>算术操作符>比较操作符>逻辑运算符（not>and>or) not 1 or 0 and 1 or 3 and 4 or 5 and 6 or 7 and 8 and 9 ==4 ；(not 1) or (0 and 1) or (3 and 4) or (5 and 6) or (7 and 8 and 9)=0 or 0 or 4 or 6 or 9= 4
PDOStatement::getColumnMeta — 返回结果集中一列的元数据(PHP 5 = 5.1.0, PECL pdo = 0.2.0)
Java是一种强类型语言。这就意味着必须为每一个变量声明一种类型。在Java中，一共8种基本类型，其中有4种整型、2种浮点型、1种字符串类型char(用于表示Unicode编码的代码单元)和1种用于表示真值的boolean类型。
随着深度学习技术的成熟和人工智能的发展，机器开始变得越来越“聪明”，越来越了解用户的喜好和习惯。
JavaScript 中的所有数字都是浮点数，使用 64 位二进制来表示，也叫做双精度浮点型，这种方式出自于 IEEE-754 标准。
学C语言的时候一定会用到printf("%d",a); 有的课程称%d为“占位符”，非常形象：%d替a占位，输出的时候a的值会替换%d的内容。 但也有课程称之为“转换规范”，官方称之为“format specifiers”格式说明符。 以我目前的文化水平，我更倾向于“转换规范”。 因为计算机中的数据都是以01的形式存储，你不知道这串01是什么意思。 以char类型的变量a为载体举个例子：
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不要使用太大的线性层。因为nn.Linear(m,n)使用的是 的内存，线性层太大很容易超出现有显存。 不要在太长的序列上使用RNN。因为RNN反向传播使用的是BPTT算法，其需要的内存和输入序列
由于BERT参数众多，模型庞大，推理速度较慢，在一些实时性要求较高、计算资源受限的场景，其应用会受到限制。因此，讨论如何在不过多的损失BERT性能的条件下，对BERT进行模型压缩，是一个非常有现实意义的问题。
以前写过一篇Oracle中关于IP地址定位的问题分析，最后引申出了一系列的问题。当时问题紧急严峻，抓取了10053事件定位源头，想出了一个解决妙法，还自鸣得意了下，结果忙活完之后看看行业里的解决方案都大体如此，我的心凉了半截。 我总是希望找到一些与众不同的点来解读这一类问题，结果在偶然的一天从MySQL这里找到了一些思路。 我先来分析下之前问题和一些收获。 需求是输入一个IP，能够根据IP从一个数据字典表里查询IP区段，返回IP对应的区域，这就是一个看起来很简单的IP地址定位的问
整型的范围与运行Java代码的机器无关，这正是Java程序具有很强移植能力的原因之一。于此相反，C和C++程序需要针对不同的处理器选择最有效的整形。
混合精度在计算方法中结合了不同的数值精度。NVIDIA Volta架构和Turing架构的GPU引入了TensorCore，它在单精度数学管道上提供了显著的吞吐量加速。通过将梯度张量和激活张量上的存储需求和内存流量减半，可以以较低的精度对深度学习网络进行训练，以实现高吞吐量。以下Nvidia工具可以让您分析您的模型是否最大限度地利用TensorCore。
double数值精度是float的两倍，绝大部分都应该采用double而不是float。
Transformers 是一个强大的架构，但模型因其采用的自注意力机制，虽然能够有效地处理序列数据并捕获长距离依赖关系，但同时也容易导致在训练过程中出现OOM（Out of Memory，内存不足）或者达到GPU的运行时限制。
大语言模型的生产部署存在两个主要的挑战，一个是需要大量的参数，一个是需要处理非常长的用于表示上下文信息的输入序列。Hugging Face 基于他们提供大模型服务的经验分享了一些克服这些障碍的技术。
数据格式 先说下数据格式，在选择计算机数的表示方式时，需要考虑以下几个因数： 要表达的书的类型（小数，整数，实数，复数） 可能遇到的数值范围 数值精度 数据存储和处理所需要的硬件代价 计算机中常用的数据表示格式有两种，一是定点格式，二是浮点格式。 定点数的表示方式 所谓定点格式，即约定机器中所有数据的小数点位置是固定不变的。通常将数据表示成纯小数或纯整数。 用一个n+1位数来表示一个定点数X，其中一位Xn用来表示数的符号，其余数代表他的量值。为了将整个n+1位统一处理，符号位Xn放在最左位置，并用数值0和1
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