Laut einem TrendForce-Umfragebericht hat die KI-Welle erhebliche Auswirkungen auf die M?rkte für DRAM-Speicher und NAND-Flash-Speicher. In den Nachrichten dieser Website vom 7. Mai sagte TrendForce heute in seinem neuesten Forschungsbericht, dass die Agentur die Vertragspreiserh?hungen für zwei Arten von Speicherprodukten in diesem Quartal erh?ht habe. Konkret sch?tzte TrendForce ursprünglich, dass der DRAM-Speichervertragspreis im zweiten Quartal 2024 um 3 bis 8 % steigen wird, und sch?tzt ihn nun auf 13 bis 18 %, bezogen auf NAND-Flash-Speicher, die ursprüngliche Sch?tzung wird um 13 bis 18 % steigen 18 %, und die neue Sch?tzung liegt bei 15 %, nur eMMC/UFS weist einen geringeren Anstieg von 10 % auf. ▲Bildquelle TrendForce TrendForce gab an, dass die Agentur ursprünglich damit gerechnet hatte, dies auch weiterhin zu tun

Die lokale Feinabstimmung von Deepseek-Klasse-Modellen steht vor der Herausforderung unzureichender Rechenressourcen und Fachkenntnisse. Um diese Herausforderungen zu bew?ltigen, k?nnen die folgenden Strategien angewendet werden: Modellquantisierung: Umwandlung von Modellparametern in Ganzzahlen mit niedriger Pr?zision und Reduzierung des Speicherboots. Verwenden Sie kleinere Modelle: W?hlen Sie ein vorgezogenes Modell mit kleineren Parametern für eine einfachere lokale Feinabstimmung aus. Datenauswahl und Vorverarbeitung: W?hlen Sie hochwertige Daten aus und führen Sie eine geeignete Vorverarbeitung durch, um eine schlechte Datenqualit?t zu vermeiden, die die Modelleffizienz beeinflusst. Batch -Training: Laden Sie für gro?e Datens?tze Daten in Stapel für das Training, um den Speicherüberlauf zu vermeiden. Beschleunigung mit GPU: Verwenden Sie unabh?ngige Grafikkarten, um den Schulungsprozess zu beschleunigen und die Trainingszeit zu verkürzen.

1. Rufen Sie zun?chst den Edge-Browser auf und klicken Sie auf die drei Punkte in der oberen rechten Ecke. 2. W?hlen Sie dann in der Taskleiste [Erweiterungen] aus. 3. Schlie?en oder deinstallieren Sie als N?chstes die Plug-Ins, die Sie nicht ben?tigen.

Laraveleloquent-Modellab Abruf: Das Erhalten von Datenbankdaten Eloquentorm bietet eine pr?gnante und leicht verst?ndliche M?glichkeit, die Datenbank zu bedienen. In diesem Artikel werden verschiedene eloquente Modellsuchtechniken im Detail eingeführt, um Daten aus der Datenbank effizient zu erhalten. 1. Holen Sie sich alle Aufzeichnungen. Verwenden Sie die Methode All (), um alle Datens?tze in der Datenbanktabelle zu erhalten: UseApp \ Models \ post; $ posts = post :: all (); Dies wird eine Sammlung zurückgeben. Sie k?nnen mit der Foreach-Schleife oder anderen Sammelmethoden auf Daten zugreifen: foreach ($ postas $ post) {echo $ post->

Fallstricke in der Go-Sprache beim Entwurf verteilter Systeme Go ist eine beliebte Sprache für die Entwicklung verteilter Systeme. Allerdings gibt es bei der Verwendung von Go einige Fallstricke zu beachten, die die Robustheit, Leistung und Korrektheit Ihres Systems beeintr?chtigen k?nnen. In diesem Artikel werden einige h?ufige Fallstricke untersucht und praktische Beispiele für deren Vermeidung gegeben. 1. überm??iger Gebrauch von Parallelit?t Go ist eine Parallelit?tssprache, die Entwickler dazu ermutigt, Goroutinen zu verwenden, um die Parallelit?t zu erh?hen. Eine überm??ige Nutzung von Parallelit?t kann jedoch zu Systeminstabilit?t führen, da zu viele Goroutinen um Ressourcen konkurrieren und einen Mehraufwand beim Kontextwechsel verursachen. Praktischer Fall: überm??iger Einsatz von Parallelit?t führt zu Verz?gerungen bei der Dienstantwort und Ressourcenkonkurrenz, was sich in einer hohen CPU-Auslastung und einem hohen Aufwand für die Speicherbereinigung ?u?ert.

Algorithmen sind die Anweisungen zur L?sung von Problemen, und ihre Ausführungsgeschwindigkeit und Speicherverwendung variieren. Bei der Programmierung basieren viele Algorithmen auf der Datensuche und Sortierung. In diesem Artikel werden mehrere Datenabruf- und Sortieralgorithmen eingeführt. Die lineare Suche geht davon aus, dass es ein Array gibt [20.500,10,5,100, 1,50] und die Nummer 50 ermitteln muss. Der lineare Suchalgorithmus prüft jedes Element im Array Eins nach eins nach dem anderen, bis der Zielwert gefunden oder das vollst?ndige Array durchquert wird. Der Algorithmus-Flussdiagramm lautet wie folgt: Der Pseudo-Code für die lineare Suche lautet wie folgt: überprüfen Sie jedes Element: Wenn der Zielwert gefunden wird: Return Return Falsch C-Sprache Implementierung: #includeIntmain (void) {i

Mit JVM-Befehlszeilenparametern k?nnen Sie das JVM-Verhalten auf einer feink?rnigen Ebene anpassen. Zu den allgemeinen Parametern geh?ren: Festlegen der Java-Heap-Gr??e (-Xms, -Xmx), Festlegen der Gr??e der neuen Generation (-Xmn), Aktivieren des parallelen Garbage Collectors (-XX:+UseParallelGC), Reduzieren der Speichernutzung des Survivor-Bereichs (-XX: -ReduceSurvivorSetInMemory) Redundanz eliminieren Garbage Collection eliminieren (-XX:-EliminateRedundantGCs) Informationen zur Garbage Collection drucken (-XX:+PrintGC) Den G1 Garbage Collector verwenden (-XX:-UseG1GC) Die maximale Pausenzeit für die Garbage Collection festlegen (-XX:MaxGCPau

Die Wiederherstellung der Wiederherstellung nimmt zus?tzlichen Speicher an, RDB erh?ht vorübergehend die Speicherverwendung beim Generieren von Snapshots, und AOF nimmt beim Anh?ngen von Protokollen weiterhin Speicher auf. Einflussfaktoren umfassen Datenvolumen, Persistenzrichtlinien und Redis -Konfiguration. Um die Auswirkungen zu mildern, k?nnen Sie RDB -Snapshot -Richtlinien vernünftigerweise konfigurieren, die AOF -Konfiguration optimieren, die Hardware verbessern und Speicherverbrauch überwachen. Darüber hinaus ist es wichtig, ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Datensicherheit zu finden.