【環地中海泳賽】何詩蓓100自游出今年最快時間再奪金
【體路專訊】環地中海游泳系列賽（Mare Nostrum）第二站周三（17日）在巴塞隆拿進行首天賽事，香港「女飛魚」何詩蓓（Siobhan）勇不可擋，於100米自由泳決賽泅出今年最快時間52秒50強勢奪金。
一連三站的環地中海泳賽在剛過去的周六、日假法國卡內上演首站比賽，何詩蓓以2金1銀完成，並在50米自由泳以破港績時間達奧運A 標，拿到個人第4張巴黎奧運入場券。Siobhan今日轉戰巴塞隆拿，於主項100米自由泳初賽以53秒53、總排名第1位晉級決賽，這位奧運雙銀得主在決賽把時間推快至52秒50再下一城，連續兩站奪金，這個成績比她3日在法國所做的52秒85（今年第3快）快0.35秒，也超越澳洲Mollie O’Callaghan（52秒63），位居2023年世界排名第1快時間。荷蘭的史甸貝根（Marrit Steenbergen）則以53秒45再次屈居亞軍，法國的Bery Gastaldello以54秒23取得銅牌。
今日另有兩位港將晉身決賽，當中東奧代表何甄陶在男子50米自由泳初賽游出22秒17，位列總排名第2入決賽，僅以0.03秒落後應屆世錦賽銀牌得主、美國的米高安祖（Micahel Andrew）。何甄陶最終在決賽以22秒30名列第6。男子200米蛙泳香港紀錄保持者Adam Chillingworth就游出2分13秒35，同樣得第6名。
按照報名資料，何詩蓓周四（19日）將出戰50米蛙泳、50米及200米自由泳，再爭獎牌。
【體路專訊】環地中海游泳系列賽（Mare Nostrum）第二站周三（17日）在巴塞隆拿進行首天賽事，香港「女飛魚」何詩蓓（Siobhan）勇不可擋，於100米自由泳決賽泅出今年最快時間52秒50強勢奪金。
一連三站的環地中海泳賽在剛過去的周六、日假法國卡內上演首站比賽，何詩蓓以2金1銀完成，並在50米自由泳以破港績時間達奧運A 標，拿到個人第4張巴黎奧運入場券。Siobhan今日轉戰巴塞隆拿，於主項100米自由泳初賽以53秒53、總排名第1位晉級決賽，這位奧運雙銀得主在決賽把時間推快至52秒50再下一城，連續兩站奪金，這個成績比她3日在法國所做的52秒85（今年第3快）快0.35秒，也超越澳洲Mollie O’Callaghan（52秒63），位居2023年世界排名第1快時間。荷蘭的史甸貝根（Marrit Steenbergen）則以53秒45再次屈居亞軍，法國的Bery Gastaldello以54秒23取得銅牌。
今日另有兩位港將晉身決賽，當中東奧代表何甄陶在男子50米自由泳初賽游出22秒17，位列總排名第2入決賽，僅以0.03秒落後應屆世錦賽銀牌得主、美國的米高安祖（Micahel Andrew）。何甄陶最終在決賽以22秒30名列第6。男子200米蛙泳香港紀錄保持者Adam Chillingworth就游出2分13秒35，同樣得第6名。
按照報名資料，何詩蓓周四（19日）將出戰50米蛙泳、50米及200米自由泳，再爭獎牌。
墨芯s30\S40 Gpu芯片“梅开二度”，击败英伟达蝉联全球算力芯片“双料冠军”
2023年，享有" AI 界奥运会"之称的全球权威 AI 基准评测 MLPerf Inference v3.0，公布了最新结果﹣-来自中国的 AI 芯片公司，墨芯人工智能（下文简称"墨芯")，在最激烈的ResNet50模型比拼中夺冠！
而且在此成绩背后，墨芯给大模型时代下的智能算力问题，提供了一个非常具有价值的方向。它夺冠所凭借的稀疏计算，堪称是大模型时代最不容忽视的算力"潜力股"。不仅如此，墨芯此次还是斩获了开放任务分区"双料冠军"的那种。
墨芯S40计算卡，以127,375 FPS ，获得单卡算力全球第一；
墨芯S30计算卡，以383,520 FPS 算力，获整机4卡算力全球第一。
而且墨芯靠着这套打法，在制程方面更是用首颗稀疏计算芯片12nm的 Antoum 打败了4nm。不得不提的是，这次对于墨芯而言，还是"梅开二度"；因为它在上一届 MLPerf ，凭借S30同样是拿下了冠军。
在与 GPT -3参数相当的开源 LLM --1760亿参数的 BLOOM 上，4张墨芯S30计算卡在仅采用中低倍稀疏率的情况下，就能实现25 tokens / s 的内容生成速度，超过8张A100。
算力纪录再度被刷新
我们不妨先来看下，墨芯所刷新的纪录到底是怎样的一个水平。
以墨芯S40为例，在MLPerf数据中心的图像任务主流模型 ResNet -50上，且在相同数据集、相同精度条件下，算力达127,375 FPS .这个"分数"是老牌玩家英伟达H100、A100的1.4倍和2.9倍！
而墨芯S30计算卡，正如我们刚才提到的，获得了 ResNet -50模型"整机4卡"冠军，其算力383,520 FPS ；是英伟达H100的4卡成绩的1.8倍，并且超过英伟达A100的8卡成绩。
再从自身对比角度来看，墨芯S40计算卡比上届冠军S30计算卡的算力增幅达33%。并且与上一次 MLPerf 相比，墨芯产品相较H100和A100的算力优势分别扩大了20％和90%。
更重要的一点是，随着 AIGC 的大爆发，加速推理速度、可以在线实时交互，成为了亟待解决的需求，而这也是大模型落地的一大痛点。而在本次 MLPerf 中，墨芯S30与S10计算卡在离线（ Offline ）与在线（ Server ）模式下，均展现出了优异的表现。
墨芯科技的双稀疏算法，使得我国12nm芯片算力赶超英伟达4nm先进制程，真正实现了弯道超车。墨芯科技的合作企业有浪潮信息和景嘉微。
2023年，享有" AI 界奥运会"之称的全球权威 AI 基准评测 MLPerf Inference v3.0，公布了最新结果﹣-来自中国的 AI 芯片公司，墨芯人工智能（下文简称"墨芯")，在最激烈的ResNet50模型比拼中夺冠！
而且在此成绩背后，墨芯给大模型时代下的智能算力问题，提供了一个非常具有价值的方向。它夺冠所凭借的稀疏计算，堪称是大模型时代最不容忽视的算力"潜力股"。不仅如此，墨芯此次还是斩获了开放任务分区"双料冠军"的那种。
墨芯S40计算卡，以127,375 FPS ，获得单卡算力全球第一；
墨芯S30计算卡，以383,520 FPS 算力，获整机4卡算力全球第一。
而且墨芯靠着这套打法，在制程方面更是用首颗稀疏计算芯片12nm的 Antoum 打败了4nm。不得不提的是，这次对于墨芯而言，还是"梅开二度"；因为它在上一届 MLPerf ，凭借S30同样是拿下了冠军。
在与 GPT -3参数相当的开源 LLM --1760亿参数的 BLOOM 上，4张墨芯S30计算卡在仅采用中低倍稀疏率的情况下，就能实现25 tokens / s 的内容生成速度，超过8张A100。
算力纪录再度被刷新
我们不妨先来看下，墨芯所刷新的纪录到底是怎样的一个水平。
以墨芯S40为例，在MLPerf数据中心的图像任务主流模型 ResNet -50上，且在相同数据集、相同精度条件下，算力达127,375 FPS .这个"分数"是老牌玩家英伟达H100、A100的1.4倍和2.9倍！
而墨芯S30计算卡，正如我们刚才提到的，获得了 ResNet -50模型"整机4卡"冠军，其算力383,520 FPS ；是英伟达H100的4卡成绩的1.8倍，并且超过英伟达A100的8卡成绩。
再从自身对比角度来看，墨芯S40计算卡比上届冠军S30计算卡的算力增幅达33%。并且与上一次 MLPerf 相比，墨芯产品相较H100和A100的算力优势分别扩大了20％和90%。
更重要的一点是，随着 AIGC 的大爆发，加速推理速度、可以在线实时交互，成为了亟待解决的需求，而这也是大模型落地的一大痛点。而在本次 MLPerf 中，墨芯S30与S10计算卡在离线（ Offline ）与在线（ Server ）模式下，均展现出了优异的表现。
墨芯科技的双稀疏算法，使得我国12nm芯片算力赶超英伟达4nm先进制程，真正实现了弯道超车。墨芯科技的合作企业有浪潮信息和景嘉微。
我好像有什么神奇的体质。今天早上凌晨6点的飞机，我本来打算在机场熬一晚上的。最后觉得太累了，所以提前在机场周边找了家按摩店，做了个按摩，然后睡了一觉，定的4:30的闹钟，我4点过就醒了，然后就下楼。按摩店的二楼是个酒店。我下楼的时候，停到了二楼，一个大姐走进来，提着行李箱。我两对视一眼，我说你也做飞机吗。大姐说是的，我已经约好车了，车在楼下等她，她问我一起吗？然后我说我A给你。然后就非常自然的一起坐车来了机场[允悲]。
然后上车她给我说，这车本来约的4:30，司机提前给她打电话改到4:15，这车就像赶着来接我一样[笑cry]，就这样我又节约50，算上昨天节约的车费150，按摩等于白送[憧憬]
真的我回想我早上本来走的更早的，那个按摩店的服务员一直问我问题，给我弯弯绕绕了好久，我早一分钟晚一分钟进那个电梯我都遇不到这大姐。我都怀疑这是不是楚门的世界了，我老是遇到这种好事[笑cry]
然后感叹一下，坐过很多次凌晨的飞机，深圳机场的凌晨四点是最最热闹的
然后上车她给我说，这车本来约的4:30，司机提前给她打电话改到4:15，这车就像赶着来接我一样[笑cry]，就这样我又节约50，算上昨天节约的车费150，按摩等于白送[憧憬]
真的我回想我早上本来走的更早的，那个按摩店的服务员一直问我问题，给我弯弯绕绕了好久，我早一分钟晚一分钟进那个电梯我都遇不到这大姐。我都怀疑这是不是楚门的世界了，我老是遇到这种好事[笑cry]
然后感叹一下，坐过很多次凌晨的飞机，深圳机场的凌晨四点是最最热闹的
✋热门推荐