做网站买过域名之后搜索引擎推广方式有哪些

张小明 2026/1/10 15:10:13
做网站买过域名之后,搜索引擎推广方式有哪些,溧阳市建设局网站,公司网站怎么做美观太贵了。 时值美国圣诞购物季#xff0c;喜欢电子产品的朋友们#xff0c;却发现了这样恐怖的景象#xff1a; 英伟达的顶配 GPU RTX 5090 官方起售价为 1999 美元#xff08;经过市场溢价可能达到了 3000 美元以上#xff09;#xff0c;而一根单条 256GB 的 DDR5 内存…太贵了。时值美国圣诞购物季喜欢电子产品的朋友们却发现了这样恐怖的景象英伟达的顶配 GPU RTX 5090 官方起售价为 1999 美元经过市场溢价可能达到了 3000 美元以上而一根单条 256GB 的 DDR5 内存如今的市场价却也飙升到了 3500-5000 美元之间。电脑内存这个长期以来在配置里不占大头的组件现在的价格已经涨到了令人乍舌的程度这在个人消费领域已经成了个荒诞但又现实的写照。而且根据各种新闻短期看来 PC 内存还要继续涨价手机据说也要涨价。这一波内存涨价的根本原因在于产能都被 AI 截胡了目前的内存市场正处于一场由 AI 算力需求引发的「结构性紧缺」中。AI 训练与推理能力取决于 GPU、TPU 以及数据中心的整体性能而 GPU / TPU 需要 HBMAI 数据中心需要 LPDDR 内存。全球只有三家公司具备生产高端 HBM 与 LPDDR 的能力SK 海力士、三星电子、美光。今年 10 月OpenAI 以「星际之门」项目的名义与三星和 SK 海力士签下协议锁定了每月高达 90 万片 DRAM 晶圆供应HBM 本质上就是将多层 DRAM 芯片垂直堆叠在一起这相当于全球 DRAM 月产量的 40%。这种规模的采购瞬间抽走了大量本可用于消费市场的产能直接导致合约价在交易公布后跳涨。内存厂家的产能是存在上限的。由于 AI 服务器对内存的出价极高向英伟达出售 HBM 内存的利润是向消费者出售 DDR5 内存的 5 倍厂家会优先将生产线分配给大客户。这直接导致了供应给 PC 市场的常规 DDR5 晶圆减少从而引发全球性的普涨。不单单是内存AI 着实是电脑配件价格上涨的强力驱动力。不仅是 AI 基础设施的内存现在「AI PC」的概念也要求更大的内存来运行本地大模型LLM。以前 16GB 的 PC 看起来已经能够处理所有任务现在为了流畅运行 10B 以上参数的模型32GB 甚至 64GB 逐渐成为新的门槛。这种需求叠加正在让内存紧缺进一步加剧。前些天硬盘存储的价格也同样遇到一波飙升。但最离谱的自然是显卡市场逛了逛某二手交易平台炙手可热的 RTX 4090 仍要近两万的价格。小编当年购入的 4090在猛猛用了两年之后出手甚至还能挣钱…内存涨价的行情不仅牵动着 GPU 厂商和消费者也深刻影响到了科技公司最近有消息称谷歌的一些采购人员因为未能保证内存供应而遭解雇。本月初微软采购高管访问韩国与 SK 海力士就长期供货协议及价格展开谈判。在会议中SK 海力士明确表示「在微软提出的条件下供货存在困难。」一位半导体业内人士透露「听到这个答复后一名微软高管当场情绪失控愤然离席。」据产业界 25 日消息随着全球 AI 半导体供应紧张局势加剧包括微软、谷歌在内的全球科技巨头采购负责人正蜂拥至韩国争抢产能。半导体行业相关人士表示「为了与三星电子和 SK 海力士签署存储器供货合同微软、谷歌、Meta 等大型科技公司总部的采购负责人几乎是长期驻扎在韩国。」目前谷歌 TPU 所搭载的 HBM 中约 60% 由三星电子供应。随着近期 TPU 需求远超预期谷歌试图向 SK 海力士与美光寻求追加产能但得到的回复是「不可能。」据悉谷歌管理层因此解雇了相关采购负责人认为其未能提前签署长期供货协议导致严重供应链风险是对一线人员的问责性人事处分。这些科技巨头为了内存供应而焦头烂额的时候被认为是 AI 时代吃到最多红利的英伟达同样也在为内存短缺烦恼。尤其是在谷歌推出 TPU 芯片向推理与规模化部署优先的战略转型挑战英伟达在人工智能芯片的领先地位之后。昨天人工智能芯片初创公司 Groq 已与英伟达就推理技术达成了非排他性许可协议同时英伟达挖走了 Groq 创始人兼 CEO Jonathan Ross、总裁 Sunny Madra 及多名核心工程师。[详细信息可以参阅我们的报道。]Groq 的 LPULanguage Processing Unit芯片未采用英伟达 GPU 常用的高带宽内存HBM而是将静态随机存取存储器SRAM直接集成在芯片内部。这种设计使单芯片内存带宽高达 80TB/s是传统 HBM 方案的 20 倍以上。Groq 方案在物理空间和功耗上付出了代价一个标准机架满载功耗约为 26kW 至 30kW且需要比 GPU 方案更多的机架数量来承载同等规模的模型参数。联系到疯涨的 HBM 内存价格有业内人士提出了一种观点英伟达与 Groq 的交易是为了对冲 DRAM 的价格疯涨和产能短缺探索在内存上的新的技术路径。Groq 在推理领域将一种设计哲学推向极端核心赌注在于 SRAM。模型权重完全驻留在片上并非作为缓存而是作为主存储介质存在。而 SRAM 的带宽比片外 HBM 高出若干个数量级这一点至关重要因为在推理过程中每一个生成 token 的瓶颈受限于内存访问而非浮点计算FLOPs。在此基础上Groq 采用静态调度机制计算与通信在编译阶段即被规划到时钟周期级别从而消除了 GPU 架构时代大量存在的系统复杂性。这场溢价接近 3 倍的收购或许也是英伟达在「内存荒」的大背景下正在开辟的第二条战线。不过对这部分说法也有不少反对意见毕竟使用 SRAM 做主内存属实有些匪夷所思。SRAM 之所以是 Mb 级别 而不是 Tb 级别是因为 SRAM 非常快但只有与逻辑电路集成在一起时才能发挥这一优势。换句话说SRAM 的成本是在处理器芯片上制造高性能晶体管极其昂贵。英伟达的 Tensor Core 的芯片尺寸已经非常巨大因此增加大量 SRAM 单元也会很快出现问题。最后对于我们这些普通消费者来说是应该抓紧时间换机还是等待这一波疯狂涨价过程的消退呢如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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