DeepSeek: AI ရှုခင်းကိုတော်လှန်ပြောင်းလဲစေသည့်အနှောင့်အယှက်ပေးခြင်း

AIPU WATON အုပ်စု

နိဒါန်း

ယှဉ်ပြိုင်မှုကြီးမားသောမော်ဒယ်များအကြားဆက်လက်ဖြစ်ပွားနေသောစိုးရိမ်ပူပန်မှုသည်စျေးကွက်ဝေစုအတွက်ယှဉ်ပြိုင်နေသည့် Cloud ပံ့ပိုးပေးသူများနှင့်အလုပ်ကြိုးစားသည့်ချစ်ပ်ထုတ်လုပ်သူများ - DeepSeek Effects တို့ဆက်ရှိနေသည်။

Spring ပွဲတော်အနီးကပ်လာတာနဲ့အမျှနက်ရှိုင်းသောစိတ်လှုပ်ရှားမှုသည်ခိုင်မာနေဆဲဖြစ်သည်။ လတ်တလောအားလပ်ရက်သည်နည်းပညာလုပ်ငန်းတွင်သိသာထင်ရှားသောယှဉ်ပြိုင်မှုအမျိုးမျိုးကိုမီးမောင်းထိုးပြခဲ့သည်။ Silicon Valley သည်မကြုံစဖူးအကျပ်အတည်းကိုခံစားနေရသည်။ ပွင့်လင်းသောအရင်းအမြစ်မှထောက်ခံသူများသည်သူတို့၏ထင်မြင်ချက်များကိုထပ်မံထုတ်ဖော်ပြောဆိုလျက်ရှိသည်။ Nvidia ကဲ့သို့သောကွန်ပျူတာကုန်ကျစရိတ်များအနိမ့်သောကုန်ကျစရိတ်များအနိမ့်သော Paradigm အသစ်သည် chip ကုမ္ပဏီကြီးများအကြား chip gip ရာမဈေးနှုန်းများအကြားကွင်းဆက်တုံ့ပြန်မှုကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ပြည်တွင်း၌နက်ရှိုင်းသောပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းများကြားတွင်ပြည်တွင်း၌ရှိသောကမ္ဘာကြီးကိုပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းများကြားတွင်၎င်းသည်ထူးခြားသောတိုးတက်မှုနှုန်းကိုကြုံတွေ့နေရသည်။ R1 Model ကိုစတင်ပြီးနောက် Associated App သည်အသွားအလာတွင်မြင့်တက်လာခဲ့သည်။ အပြုသဘောဆောင်သောရှုထောင့်သည် Bodseek သည်လျှောက်လွှာကိုကျယ်ပြန့်စေပြီး chatgpt ကိုမှီခိုခြင်းကအနာဂတ်တွင်မဖြစ်နိူင်ပါ။ Opleai ၏မကြာသေးမီကပြုလုပ်ထားသောမော်ဒယ်လ်တွင် Opleai ၏မကြာသေးမီကပြုလုပ်ခဲ့သောမော်ဒယ်လ်တွင် Outai ၏မကြာသေးမီကပြုလုပ်ခဲ့သောမော်ဒယ်လ်တွင် Outai ၏မကြာသေးမီကပြုလုပ်ထားသောမော်ဒယ်လ်တွင်ဖော်ပြထားသည်။ ပြည်ပရှိသုံးစွဲသူများစွာသည်ဤအတွေးကွင်းဆက်သည်အကျဉ်းချုပ်အဖြစ်ဆောင်ရွက်သော်လည်းဤတိုးတက်မှုများအတွက်နက်ရှိုင်းစွာကျေးဇူးတင်ကြောင်းပြောကြားခဲ့သည်။

အကောင်းမြင်မှုအရ Bledseek သည်ပြည်တွင်းကစားသမားများကိုစည်းလုံးညီညွတ်မှုရှိကြောင်းထင်ရှားသည်။ လေ့ကျင့်ရေးကုန်ကျစရိတ်ကိုလျှော့ချရန်အဓိကအားဖြင့်အထက်ပိုင်းချစ်ပ်ထုတ်လုပ်သူများ, အလယ်အလတ်တိမ်တိုက်ပံ့ပိုးသူများနှင့်စတင်သည့်နည်းများစွာသည်ဂေဟစနစ်တွင်တက်ကြွစွာပူးပေါင်းပြီး Bylseek မော်ဒယ်ကိုအသုံးပြုရန်ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသည်။ Bledseeek ၏စာတမ်းများအရ V3 မော်ဒယ်ကိုအပြည့်အဝလေ့ကျင့်ပေးရန် 2.788 သန်း GPU နာရီများသာလိုအပ်သည်။ Moe (ကျွမ်းကျင်သူများအရောအနှော) ဗိသုကာများသည် Parameters 405 ဘီလီယံနှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင်ဆယ်ခု၏အချက်တစ်ချက်မှလေ့ကျင့်သင်ကြားမှုကုန်ကျစရိတ်များကိုလျှော့ချရန်အလွန်အရေးကြီးသည်။ လောလောဆယ် V3 သည် Moe တွင်ဤအလေးများကိုပြသသည့်ပထမဆုံးလူသိရှင်ကြားအသိအမှတ်ပြုထားသောပုံစံဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် MLA (Multi Layer အာရုံစူးစိုက်မှု) သည်အထူးသဖြင့်ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုရှုထောင့်များတွင်လုပ်နိုင်သည်။ CVCICE နည်းပညာ၏အရွယ်အစားနှင့်အတူလိုအပ်သောအစုအဝေး၏အရွယ်အစားနှင့်အတူလိုအပ်သောအသုတ်အရွယ်အစားပိုကြီးသောအသုတ်အရွယ်အစားပိုကြီးသည်။ MLA သည် KVCICE ၏အရွယ်အစားကိုသိသိသာသာလျော့နည်းသွားသည်။ ယေဘုယျအားဖြင့် Blipseek ၏အောင်မြင်မှုသည်အမျိုးမျိုးသောနည်းပညာများပေါင်းစပ်မှုတွင်တည်ရှိသည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းအတွင်းရေးမှူးများသည် Desposeek အသင်း၏အင်ဂျင်နီယာစွမ်းရည်များကိုချီးမွမ်းခြင်း, အပြိုင်လေ့ကျင့်ရေးနှင့်အော်ပရေတာပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်အတွက်ထူးချွန်မှုကိုသတိပြုမိပြီးအသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုသန့်စင်ပေးခြင်းဖြင့်အခြေခံရလဒ်များကိုရရှိခြင်းကိုပြုလုပ်သည်။ DeepSeek ၏ပွင့်လင်းသောချဉ်းကပ်မှုသည်ကြီးမားသောမော်ဒယ်များကိုပိုမိုဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်အောင်ပြုလုပ်ပေးသည်။

တတိယပါတီကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုအတွက်အခွင့်အလမ်းများ

DataSeek သည် 21 ရက်အတွင်း Descruild. ည့်သည် 21.15 သန်းကို 22.15 သန်းအထိရရှိခဲ့ပြီး DaBlok ၏နေ့စဉ်တက်ကြွစွာအသုံးပြုသူများကို 21.95 သန်းရရှိခဲ့ပြီး DaBoo ၏ 16.95 သန်းကိုနေ့စဉ်အသုံးပြုသောအသုံးစရိတ် 16.95 သန်းကိုကျော်ဖြတ်နိုင်ခဲ့ပြီး 167 နိုင်ငံရှိ / တိုင်းဒေသကြီး / တိုင်းဒေသကြီးများတွင်နေ့စဉ်တိုးတက်လာသောအသုံးချမှုတို့ဖြစ်လာသည်။ သို့သော် Droves တွင်အသုံးပြုသူများသည်လူတို့၏ဆာဗာများကိုသိသိသာသာတင်းမာနေသည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းလေ့လာသုံးသပ်သူများကဤအရာသည် ပိုမို. လေ့ကျင့်ရန်အတွက်ကဒ်ပြားများကိုကြိုတင်ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ရန်လုံလောက်သောစွမ်းအင်မလုံလောက်မှုကြောင့်တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကိုဖြန့်ချိခြင်းကြောင့်တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်ဟုယုံကြည်ကြသည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းတစ်ခုက AI နည်းပညာပြန်လည်ဆန်းစစ်ခြင်းကိုအကြောင်းကြားခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။ ဤသည်ထုတ်ကုန်များနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါနှင့်နည်းပညာကိုအာရုံစိုက်ရာတွင်အပေးအယူလုပ်ခြင်းကိုတင်ပြသည်။ DeepSeek သည် Self-Suchumet အတွက် Quantum Quantum Quantum Quantumatorization ကိုအဓိကအားဖြင့်အားကိုးအားထားပြုခဲ့ပြီး, လက်ရှိတွင်အထက်တွင်ဖော်ပြထားသောပြ problems နာများအရသုံးစွဲသူများသည်လူမှုမီဒီယာများအားအခြေခံမီဒီယာများအား အသုံးပြု. အသုံးပြုသူနှစ်သိမ့်မှုများကိုမြှင့်တင်ရန်အတွက်ပေးဆပ်ခြင်းဆိုင်ရာလက္ခဏာများကိုမြှင့်တင်ရန်သို့မဟုတ်ပေးဆပ်မှုဆိုင်ရာလက္ခဏာများကိုဖော်ပြရန်ဆုံးဖြတ်နေကြသည်။ ထို့အပြင် Developer များကတရားဝင် API သို့မဟုတ်တတိယပါတီ၏ APIs များကိုပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်စတင်ခဲ့သည်။ သို့သော် "လက်ရှိဆာဗာအရင်းအမြစ်ရှားပါးလာခြင်းနှင့် API 0 န်ဆောင်မှုအားသွင်းမှုကိုဆိုင်းငံ့ထားကြောင်းကြေငြာခဲ့သည်။

 

ဤသည်မှာ AI အခြေခံအဆောက်အအုံကဏ် in တွင်တတိယပါတီရောင်းချသူများအတွက်အခွင့်အလမ်းများပိုမိုများပြားလာသည်မှာသေချာသည်။ မကြာသေးမီကပြည်တွင်းနှင့်အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာတိမ်တိုက်ကုမ္ပဏီကြီးများသည် Bodseek ၏စံလေးနက်သောကုမ္ပဏီကြီးများကို Microsoft နှင့် Amazon တို့အားဇန်နဝါရီလအကုန်တွင်ပထမဆုံးပူးပေါင်းခဲ့ကြပြီးမကြာမီတွင်စတင်ခဲ့သည်။ ပြည်တွင်းခေါင်းဆောင် Huawei Cloud သည်ပထမ ဦး ဆုံးပြောင်းရွှေ့မှုကိုစတင်ခဲ့သည်။ Silicon-based စီးဆင်းမှု 0 န်ဆောင်မှုများကဆီလီကွန်အခြေစိုက်စီးဆင်းမှု 0 န်ဆောင်မှုများ 0 င်ရောက်မှုများ 0 င်ရောက်မှုများ 0 င်ရောက်မှု 0 န်ဆောင်မှုများ 0 င်ရောက်မှုမှသတင်းများကဖော်ပြခဲ့သည်။ Big Tech ကုမ္ပဏီ (3) ခု - လင်းနို့ (Baidu, Alibaba, Tentent) နှင့် Bytedance-Bytedance-DeepSeek ၏ Model မှစတင်ခြင်းသည်ပြီးခဲ့သည့်နှစ်ကအကန့်အသတ်ဖြင့်ရောင်းချသောစျေးနှုန်းစစ်ပွဲများကိုပြန်လည်ထူထောင်ရန်ပြီးခဲ့သည့်နှစ်ကအကန့်အသတ်ဖြင့်ပြုလုပ်ထားသောစျေးနှုန်းစစ်ပွဲများကိုပြန်လည်ထူထောင်ခြင်းခံရသည်။ Microsoft Azure နှင့် Microsoft Asportied မှ Microsoft Asportied မှ Microsoft AZEAK တွင်ဒေါ်လာ 1 ဘီလီယံရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုပြုလုပ်ခဲ့ပြီး Glaffied Llama တို့အနေဖြင့် Meta Open-Sourceed Llama တို့အကြားအကျိုးခံစားခဲ့ရသည်။ ဤဥပမာတွင် DeepSeek သည် ChatGpt ကိုထုတ်ကုန်အပူနှင့်အတူကျော်လွန်ရုံသာမက Llama ၏ GPT-3 ပြန်လည်ရှင်သန်မှုနှင့်ပတ်သက်သောစိတ်လှုပ်ရှားမှုနှင့်ဆင်တူသည့် Open-source models များကိုလည်းမိတ်ဆက်ခဲ့သည်။

 

အမှန်စင်စစ်တွင် Cloud Provider များသည် AI အပလီကေးရှင်းများအတွက် traffic gateways များအဖြစ်နေရာချထားကြသည်။ Baidu Smart Cloud သည် Model's Launching Day မှတစ်ဆင့် Baidu Smart Cloud သည် Baidu Smart Cloud သည် Badseek မော်ဒယ်ကို အသုံးပြု. ဖောက်သည် 15000 ကျော်ရှိသည်ဟုဖော်ပြသည်။ ထို့အပြင် Silicon -based စီးဆင်းမှု, Luchen Technology နည်းပညာ, Chuanjing Technology နှင့် AI Infra ပံ့ပိုးသူများအပါအ 0 င်အသေးစိတ်အချက်အလက်များအားအများအားဖြင့်ဖြေရှင်းနည်းများကိုကမ်းလှမ်းနေကြသည်။ AI နည်းပညာပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းသည်ဒေသတွင်းနေရာချထားရန်အတွက်လက်ရှိရှင်းလင်းခြင်းအခွင့်အလမ်းများကိုအဓိကအားဖြင့်တည်ရှိနေသောဒေသနှစ်ခုတွင်တည်ရှိရန်အခွင့်အလမ်းများက Moe မော်ဒယ်၏ sparsity application များ၏ထူးခြားချက်များအတွက်ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ပေးသည်။ ထို့အပြင် MLA ကိုအကောင်းမြင်မှုသည်အလွန်အရေးကြီးသည်။ သို့သော် BLELSEEK ၏မော်ဒယ်နှစ်မျိုးသည်ဖြန့်ကျက်မှုအကောင်းဆုံးတွင်စိန်ခေါ်မှုများအချို့နှင့်ရင်ဆိုင်နေရဆဲဖြစ်သည်။ Chuanjing Technology မှသုတေသီတစ် ဦး က "စွမ်းဆောင်ရည်နှင့်ကုန်ကျစရိတ်များအကြားအကောင်းဆုံးဟန်ချက်ညီမှုရရှိရန်အတွက်အထူးသဖြင့်ဒေသတွင်းဖြန့်ကျက်မှုများအတွက်အထူးသဖြင့်ဒေသတွင်းဖြန့်ကျက်မှုများအတွက်စိန်ခေါ်မှုဖြစ်စေသည်။ အထင်ရှားဆုံးအခက်အခဲကမှတ်ဉာဏ်စွမ်းရည်ကန့်သတ်ချက်များကိုကျော်လွှားရန်ဖြစ်သည်။ CPU တွင် CPU တွင်ပါ 0 င်သည့်အဘို့ကို အသုံးပြု. CPU တွင်ပါ 0 င်သည့်အတွက် CPU / DRAMS ကို အသုံးပြု. CPU / DRAMS ကို အသုံးပြု. CPU / DRAM တွင်ပါ 0 င်သည့်ကွဲပြားသော Matrix ၏အစိတ်အပိုင်းများကိုသာဖြန့်ဝေရန် Non-Share Non-Share Matrix ၏အစိတ်အပိုင်းများကိုသာဖြန့်ဝေရန်မော့စ် / Matrix ၏အစိတ်အပိုင်းများကိုသာအသုံးပြုသည်။ ChuanJing ၏ open-source franspork ktransmers များသည်အဓိက transformers များမှတစ်ဆင့်တင်းပလိတ်များမှတစ်ဆင့်အမျိုးမျိုးသောမဟာဗျူဟာများနှင့်အော်ပရေတာအမျိုးမျိုးကိုထိုးဖောက် 0 င်ကြောင်းအစီရင်ခံစာများကဖော်ပြသည်။ Bodseek သည်တိုးတက်မှုအကျိုးကျေးဇူးများသိသိသာသာဖြစ်လာသည်နှင့်အမျှဤ startup များအတွက်အခွင့်အလမ်းများဖန်တီးခဲ့သည်။ များစွာသောကုမ္ပဏီများသည် BLELSEEK API ကိုစတင်ပြီးနောက်သိသာထင်ရှားသောဖောက်သည်များ၏ကြီးထွားမှုကိုအစီရင်ခံခဲ့ပြီးယခင်ဖောက်သည်များထံမှစုံစမ်းစစ်ဆေးမှုများပြုလုပ်ရန်ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းများကိုလက်ခံရရှိသည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းအတွင်းရေးမှူးများက "အရင်တုန်းကလူအများစုရဲ့စံချိန်စံညွှန်းတွေရဲ့စံချိန်စံသိမ်းပြီး, လက်ရှိတွင်နက်ရှိုင်းသောပုံစံသည်စံပြအခြွေ့မှုစွမ်းဆောင်ရည်ကိုပိုမိုဝေဖန်နေကြောင်းထင်ရှားသည်။ အကယ်. Bodseek-level model ကိုဒေသတွင်းကုန်ကျစရိတ်သက်သာစွာဖြင့်နေရာချထားနိုင်ပါကအစိုးရနှင့်စီးပွားရေးဒီဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းအားထုတ်မှုများကိုများစွာအထောက်အကူပြုမည်ဖြစ်သည်။ သို့သော်အချို့သောဖောက်သည်များသည်စံပြလုပ်ငန်းကြီးများနှင့် ပတ်သက်. ကြီးမားသောမျှော်လင့်ချက်များမြင့်မားနိုင်သည့်အတွက်စိန်ခေါ်မှုများဆက်လက်ရှိနေသည်။ 

BlateSceek သည် chat -ps ထက် ပို. ကောင်းသည်ကိုအကဲဖြတ်ရန်, သူတို့၏အဓိကကွဲပြားခြားနားမှုများ, အားသာချက်များနှင့်အမှုများကိုအသုံးပြုခြင်းကိုနားလည်ရန်မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်။ ဒီမှာပြည့်စုံတဲ့နှိုင်းယှဉ်ချက်ပါ။

အင်္ဂါရပ် / ရှုထောင့် နက်ရှိုင်းသော ChatGpt
ပိုင်သူ့အဖြစ် တရုတ်ကုမ္ပဏီတစ်ခုမှတီထွင်ခဲ့သည် Openai မှတီထွင်ခဲ့သည်
အရင်းအမြစ်မော်ဒယ် ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ် စီးပွားရေး
ပေးရ အခမဲ့သုံးစွဲခွင့်, စျေးသက်သက်သာသာ API Access options Subscription သို့မဟုတ် Pay-Per-Per- အသုံးပြုမှုစျေးနှုန်း
စိတ်တိုင်းကျစေသော သုံးစွဲသူများကို၎င်းအပေါ်လှည့ ်. တည်ဆောက်ရန်အလွန်အမင်းစိတ်ကြိုက်ပြုပြင်နိုင်သည် ရရှိနိုင်သောစိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်မှု
တိကျတဲ့တာဝန်များအတွက်စွမ်းဆောင်ရည် အချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့်သတင်းအချက်အလက်ပြန်လည်ရယူခြင်းကဲ့သို့သောအချို့သောဒေသများရှိ Excels ဖန်တီးမှုအရေးအသားနှင့်စကားပြောဆိုမှုတာဝန်များအတွက်ခိုင်မာသောစွမ်းဆောင်ရည်နှင့်အတူစွယ်စုံနှင့်အတူ
ဘာသာစကားအထောက်အပံ့ တရုတ်ဘာသာစကားနှင့်ယဉ်ကျေးမှုအပေါ်ခိုင်မာတဲ့အာရုံစူးစိုက် ကျယ်ပြန့်သောဘာသာစကားအထောက်အပံ့ပေမယ့်အမေရိကန်ဒေါ်လာ
လေ့ကျင့်ရေးကုန်ကျစရိတ် စွမ်းဆောင်ရည်အတွက်အကောင်းဆုံးလေ့ကျင့်မှုကုန်ကျစရိတ် ပိုမိုမြင့်မားသောလေ့ကျင့်ခန်းကုန်ကျစရိတ်များ, သိသိသာသာတွက်ချက်မှုအရင်းအမြစ်များလိုအပ်သည်
တုံ့ပြန်မှုအပြောင်းအလဲ ပထဝီနိုင်ငံရေးအခြေအနေအပေါ်သွဇာလွှမ်းမိုးမှုသည်ကွဲပြားခြားနားသောတုံ့ပြန်မှုများကိုကမ်းလှမ်းလိမ့်မည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအပေါ်အခြေခံပြီးတသမတ်တည်းအဖြေ
ပရိသတ်ကိုပစ်မှတ်ထား ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်လိုသော developer များနှင့်သုတေသီများကိုရည်ရွယ်သည် အထွေထွေအသုံးပြုသူများကို ဦး ဆောင်ခြင်းစွမ်းရည်ကိုရှာဖွေနေသည်
အသုံးပြုမှုကိုအသုံးပြုပါ Code မျိုးဆက်နှင့်အမြန်အလုပ်များအတွက်ပိုမိုထိရောက်သော စာသားထုတ်လုပ်ခြင်း, မေးမြန်းချက်များကိုဖြေဆိုခြင်းနှင့်တွေ့ဆုံဆွေးနွေးမှုများပြုလုပ်ရန်အတွက်အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်

"Nvidia နှောင့်ယှက်ခြင်း" အပေါ်အရေးပါသောရှုထောင့်

လက်ရှိအချိန်တွင် Huawei မှ လွဲ. Moore ချည်များ, MOURE The Biran နည်းပညာနှင့် Tianxu Zhixin တို့ကဲ့သို့သောပြည်တွင်းချစ်ပ်ထုတ်လုပ်သူအများအပြားသည် DeepSeek ၏မော်ဒယ်နှစ်ခုကိုလိုက်လျောညီထွေဖြစ်နေသည်။ ချစ်ပံသောကုမ္ပဏီမှပြောကြားချက်အရ AI နည်းပညာပြန်လည်သုံးသပ်မှုကိုပြောကြားခဲ့သည်မှာ Bylseek ၏ဖွဲ့စည်းပုံသည်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကိုပြသသည်။ နက်ရှိုင်းစွာဆန်းသစ်မှုများကိုကျွန်ုပ်တို့၏လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်လုပ်ခြင်း, သို့သော် Moe ချဉ်းကပ်မှုသည်သိုလှောင်မှုနှင့်ဖြန့်ဖြူးခြင်းတို့တွင်သိုလှောင်မှုပိုမိုမြင့်မားရန်လိုအပ်သည်။ လက်ရှိတွင်ပြည်တွင်းကွန်ပျူတာစွမ်းအင်သည်နိုင်ငံရေးအခြေအနေနှင့်တည်ငြိမ်မှုအတွက် NVIDIA နှင့်မကိုက်ညီပါ။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင် "Dayseek R1 ၏ကြီးမားသော parameter သည်ကြီးမားသော parameterate စကေးကြောင့်ပြည်တွင်းရေးစွမ်းအားကြောင့်အပြိုင်အဆိုင်အတွက် node များပိုမိုလိုအပ်လာသည်။ ဒါ့အပြင် Huawei 910B သည်နက်ရှိုင်းသော FP8 ကိုမထောက်ပံ့နိုင်ပါ။ DeepSeek V3 Model ၏အထူးပွင့်လင်းမြင်သာမှုများမှာ FP8 ရောနှောထားသောတိကျသောလေ့ကျင့်ရေးမူဘောင်ကိုမိတ်ဆက်ပေးခြင်းသည်သိသာထင်ရှားသည့်စံနမူနာရှင်တစ်ခုအပေါ်ထိထိရောက်ရောက်အတည်ပြုသည်။ ယခင်က Microsoft နှင့် Nvidia ကဲ့သို့သောအဓိကကစားသမားများကဆက်စပ်သောအလုပ်ကိုအကြံပြုသော်လည်းဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည့်စက်မှုလုပ်ငန်းအတွင်းရှိဆက်လက်တည်ရှိနေသည်။ Int8 ၏အဓိကအားသာချက်နှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင်၎င်းသည်လေ့ကျင့်ရေးကာလအတွင်းလေ့ကျင့်ရေးကာလအတွင်းဆုံးရှုံးမှုကိုအောင်မြင်နိုင်ကြောင်းနားလည်သဘောပေါက်သည်။ FP16 နှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင် FP8 သည် Nvidia ၏ H20 နှင့် H100 တွင် 1.5 အမြှောက်အရှိန်မြှင့်အပေါ်နှစ်ကြိမ်အထိသိရှိနိုင်သည်။ အထူးသဖြင့်ပြည်တွင်းကွန်ပျူတာမော်ဒယ်များနှင့်ပြည်တွင်းမော်ဒယ်များနှင့်ပြည်တွင်းမော်ဒယ်များနှင့်ပတ် 0 န်းကျင်ဆိုင်ရာဆွေးနွေးမှုများသည်အရှိန်အဟုန်မြှင့်တင်ခြင်း, မငြင်းနိုင်သောအချက်မှာ Bodideia ၏စျေးကွက်တန်ဖိုးတွင်သိသိသာသာကျဆင်းမှုဖြစ်စေသည်။ ယခင်ကလက်ခံထားသောမြို့တော်များကိုအရင်းအနှီးမောင်းနှင်သည့်တွက်ချက်မှုများစုဆောင်းခြင်းနှင့်ပတ်သက်သောယခင်ကလက်ခံခဲ့သည်။ CUDA ၏နက်ရှိုင်းစွာအသုံးပြုခြင်း၏လေ့လာမှုကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည်ဆက်သွယ်ရေးအတွက် SM ကိုအသုံးပြုခြင်းသို့မဟုတ်ကွန်ယက်ကဒ်များကိုတိုက်ရိုက်ကြိုးကိုင်ခြင်းကဲ့သို့သောပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ခြင်းသို့မဟုတ်ကွန်ယက်ကဒ်များကိုတိုက်ရိုက်ကြိုးကိုင်ခြင်းကဲ့သို့သောပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်မှုပြုလုပ်နိုင်သည်ကိုပြသသည်။ စက်မှုလက်မှုဆိုင်ရာရှုထောင့်များက Nvidia ၏ကျုံးသည် Cuda ကိုယ်တိုင်က Cuda ကိုယ်တိုင်က Cuda ကိုယ်တိုင်က Cuda ကိုယ်တိုင်ကသာ Cuda Ecosystem တစ်ခုလုံးထက် Cuda EcoSystem တစ်ခုလုံးထက်စာဖတ်ခြင်းနှင့် PTX (အပြိုင် thread Execution) သည် Cuda Ecosystem မှပါ 0 င်သည်။ "ရေတိုမှာ Nvidia ရဲ့တွက်ချက်မှုကိုကျော်လွှားလို့မရဘူး။ ဒါပေမယ့်အထူးသဖြင့်လေ့ကျင့်ရေးအတွက်ပြည်တွင်းကဒ်ပြားတွေကိုအထူးသဖြင့်ရှင်းရှင်းလင်းလင်းပြောရရင်တိုးတက်မှုကပိုမြန်လိမ့်မယ်။ ယေဘုယျအားဖြင့်, အခွရှုထောင့်ကနေအခြေအနေများသည်ပြည်တွင်းကြီးမားသောမော်ဒယ်ချစ်ပ်များအတွက်တိုက်တွန်းသည်။ အခွပါ 0 င်မှု၏နယ်ပယ်အတွင်းရှိပြည်တွင်းချစ်ပ်ထုတ်လုပ်သူများအတွက်အခွင့်အလမ်းများမှာပိုမိုမြင့်မားသောလိုအပ်ချက်များကြောင့်ပိုမိုမြင့်မားသောလိုအပ်ချက်များကြောင့်ပိုမိုထင်ရှားသည်။ လေ့လာသုံးသပ်သူများကပြည်တွင်းရေးအခွကဒ်များကိုရိုးရှင်းစွာကျင့်သုံးခြင်းအားဖြင့်သာရှိသည်ဟုဆိုကြသည်။ လိုအပ်ပါကနောက်ထပ်စက်တစ်လုံးကိုဝယ်ယူရန်ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသောလေ့ကျင့်မှုသည်ထူးခြားသောစိန်ခေါ်မှုများကိုဖော်ဆောင်နိုင်သော်လည်း, သင်တန်းတွင်တိကျသောစပျစ်သီးပြွတ်စကေးလိုအပ်ချက်များလည်းရှိသည်။ လောလောဆယ် Nvidia ၏ H20 ကဒ်၏စွမ်းဆောင်ရည်သည် Huawei သို့မဟုတ် Cambrian တို့နှင့်မကျော်လွန်ပါ။ ၎င်း၏အစွမ်းသတ္တိသည်စပျစ်သီးပြွတ်၌တည်ရှိ၏။ Luchen Technology ကိုတည်ထောင်သူကိုတည်ထောင်သူကိုတည်ထောင်သူသငျသညျ ultreek ၏အဓိကလေ့ကျင့်ရေးအစုအဝေးကိုတည်ထောင်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်သော ultra- ကြီးမားသောလေ့ကျင့်ရေးအစုအဝေးကိုတည်ထောင်ခြင်းနှင့်ဆက်စပ်သောကုန်ကျစရိတ်များကိုခေတ္တရပ်ဆိုင်းထားသည်။ ရေရှည်တွင်ကြီးမားသောစံပြသင်တန်းများ, စဉ်ဆက်မပြတ်စွမ်းအင်စျေးကွက်တွင်စဉ်ဆက်မပြတ်ဝယ်လိုအားကိုမောင်းနှင်မောင်းနှင်သည်။ " ထို့အပြင် "နက်ရှိုင်းစွာကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ရန်ပိုမိုကောင်းမွန်သော 0 န်ဆောင်မှုပေးခြင်းနှင့်ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်ခြင်း 0 န်ဆောင်မှုများသည်ပြည်တွင်းစွမ်းအင်သည်အားနည်းနေသည့်ပြည်တွင်းစွမ်းအင်မှစွန့်ပစ်ပစ္စည်းများကိုလျော့နည်းစေသည့်နေရာများနှင့်ပိုမိုနည်းပါးသည်။ Luchen Technetice သည် Huawei Cloud နှင့်ပူးပေါင်းပြီး Huawei Cloud နှင့်ပူးပေါင်းခဲ့ပြီးအိမ်တွင်းကွန်ပျူတာအာဏာကို အခြေခံ. APIS နှင့် Cloud Imageing 0 န်ဆောင်မှုများကိုကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ရန် Yang ကအနာဂတ်အကြောင်းအကောင်းမြင်သဘောထားကိုထုတ်ဖော်ပြောကြားခဲ့သည် - "နက်ရှိုင်းစွာမှော်အတတ်ထုတ်လုပ်ထားသောဖြေရှင်းနည်းများကိုယုံကြည်မှုတိုးပွားစေရန်,

微信图片 _202406140240311.jpg1

ကောက်ချက်

Blessseek သည် chatgpt ထက် "ပိုကောင်း" သည်ရှိမရှိအသုံးပြုသူ၏လိုအပ်ချက်နှင့်ရည်ရွယ်ချက်များပေါ်တွင်မူတည်သည်။ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ခြင်း, ကုန်ကျစရိတ်သက်သာခြင်းနှင့်စိတ်ကြိုက်ပြုပြင်ခြင်းများကိုလိုအပ်သည့်အလုပ်များအတွက် DeepSeek သည်သာလွန်ကောင်းမွန်သည်။ ဖန်တီးမှုအရေးအသားအတွက်အထွေထွေစုံစမ်းရေးကော်မရှင်နှင့်အသုံးပြုရလွယ်ကူသောစကားပြောဆိုမှုဆိုင်ရာအနေဖြင့် chatgpt သည် ဦး ဆောင်လိမ့်မည်။ ကိရိယာတစ်ခုစီသည်မတူညီသောရည်ရွယ်ချက်များအတွက်လုပ်ဆောင်သည်။ ထို့ကြောင့်ရွေးချယ်မှုသည်သူတို့အသုံးပြုသောအခြေအနေတွင်များစွာမူတည်လိမ့်မည်။

ELV Cable ဖြေရှင်းချက်ကိုရှာပါ

control cable များ

BMS, ဘတ်စ်ကား, စက်မှု, ကိရိယာများအတွက်ကေဘယ်လ်အတွက်။

စနစ်တကျ cabling system ကို

ကွန်ယက်နှင့်ဒေတာ, ဖိုင်ဘာ Optic ကေဘယ်ကြိုး, patch ကြိုး, modules, faceplate

2024 ပြပွဲနှင့်ဖြစ်ရပ်များပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း

ဒူဘိုင်းရှိ Apr.16-18th-18th, 2024 အလယ်အလတ်အရှေ့အလယ်ပိုင်း - စွမ်းအင်

Apr.1616th-18th, 2024 မော်စကိုတွင် 2024 Securika

May.9.9, 2024 ထုတ်ကုန်နှင့်နည်းပညာအသစ်များနှင့်နည်းပညာများဖွင့်ပွဲအခမ်းအနားကိုရှန်ဟိုင်းတွင်

အောက်တိုဘာ 22ND-25th, 2024 လုံခြုံရေးတရုတ်ဘေဂျင်းတွင်တရုတ်

နို 0 င်ဘာလမှ 19-20, 2024 ချိတ်ဆက်ထားသောကမ္ဘာ့ KSA


Post Time: ဖေဖော်ဝါရီ - 10-2025