


Angespornt durch die Popularität von ChatGPT führt NVIDIA generative KI und Supercomputing-Cloud-Dienste ein
GPU-Hersteller NVIDIA hat einen neuen Dienst gestartet, der Kunden den Zugriff auf seinen DGX AI-Supercomputer in der Cloud ermöglicht. Das Unternehmen veröffentlichte außerdem eine neue Reihe cloudbasierter Tools zum Aufbau generativer KI-Systeme. Seit OpenAI den ChatGPT-Chatbot auf den Markt gebracht hat, erfreut sich diese Art von KI-Modell großer Beliebtheit, und Nvidia profitiert davon.
NVIDIA-CEO Jen-Hsun Huang gab die Details des neuen Produkts während einer Telefonkonferenz am 22. Februar bekannt. Im aktuellen Finanzquartal belief sich der Umsatz von Nvidia auf 6,05 Milliarden US-Dollar und lag damit leicht über den erwarteten 6,01 Milliarden US-Dollar, aber um 21 % unter dem Vorjahreswert.
Obwohl die weltweite Konjunkturabschwächung die Gewinne beeinträchtigt, erwartet das Unternehmen, dass der Umsatz im ersten Quartal dieses Jahres 6,5 Milliarden US-Dollar erreichen wird, was über der vorherigen Prognose von 6,33 Milliarden US-Dollar liegt, was zum großen Teil auf die KI zurückzuführen ist Der Trend hat die GPU-Nachfrage vorangetrieben.
NVIDIA bringt den GDX-Supercomputer in die Cloud
Huang Renxun gab bekannt, dass der Dienst auf der GTC Developer Conference des Unternehmens im März dieses Jahres stattfinden wird Offiziell gestartet am. Er sagte: „Nvidia DGX Cloud ist die schnellste und einfachste Möglichkeit für Entwickler, ihren eigenen DGX-KI-Supercomputer zu nutzen. Dieses Produkt ist bereits auf Oracle Cloud Infrastructure verfügbar und wird bald verfügbar sein.“ auf Microsoft Azure, Google Cloud Platform und anderen Plattformen diskutierte Huang bei dem Treffen auch den neuen KI-Cloud-Dienst des Unternehmens, der Kunden direkt von Nvidia bereitgestellt und auf Microsoft Azure und Google Cloud auf wichtigen Cloud-Plattformen gehostet wird.
Huang Renxun wies darauf hin, dass Kunden die KI-Cloud-Dienste von Nvidia auf KI-Supercomputern, Beschleunigungsbibliothekssoftware oder vorab trainierten KI-Modellebenen nutzen können. Durch diesen Schritt erhalten Kunden die weltweit fortschrittlichste KI-Plattform und können gleichzeitig die Speicher-, Netzwerk-, Sicherheits- und Cloud-Services nutzen, die die fortschrittlichsten Cloud-Plattformen von heute bieten.
Das bedeutet, dass Kunden die Plattform nutzen können, um große Sprachmodelle oder andere KI-Systeme zu trainieren und bereitzustellen. Darüber hinaus wird Nvidia auch vorab trainierte generative KI-Modelle NeMo und BioNeMo bereitstellen – die Huang als „anpassbare KI-Modelle für Unternehmenskunden beschreibt, die proprietäre generative KI-Modelle und -Dienste für ihr Unternehmen erstellen möchten“.
„Durch unser neues Geschäftsmodell können Kunden das gesamte Angebot an KI-Computing-Diensten von NVIDIA von ihrer privaten Cloud bis zur öffentlichen Cloud nutzen.“
Kundeninteresse an generativer KI steigt rasantNvidias Ankündigung kommt bei einigen Großkunden wie Google und Microsoft, beides Unternehmen, möglicherweise nicht gut an kaufen Nvidia-Chips, um ihre eigenen KI-Produkte und -Dienste zu unterstützen.
Nvidia dominiert derzeit den GPU-Markt zur Beschleunigung von KI-Workloads, weshalb immer mehr Unternehmen seine Chips kaufen. Der Erfolg von ChatGPT hat zusammen mit dem Aufkommen anderer generativer KI-Modelle wie Google Bard die finanzielle Gesundheit des Unternehmens erheblich verbessert.
Jen-Hsun Huang sagte, die Nachfrage nach GPUs und anderen Prozessoren sei ein wesentlicher Faktor für die Verbesserung der finanziellen Aussichten des Unternehmens. Er beschrieb die Entstehung solcher Systeme als „eine neue Ära der Datenverarbeitung“ und stellte fest, dass „dieser Computertyp in seiner Anwendung völlig revolutionär ist, weil er das Programmieren für mehr Menschen demokratisiert.“ Von solchen Modellen, um genauen Code zu schreiben, fügte er hinzu: „Dies ist ein KI-Modell, das Code für jede Anwendung schreiben kann. Aus diesem Grund kann jeder, der Software entwickelt oder Alert startet, oder schockiert sein oder aktiv Produkte wie ChatGPT entwickeln und integrieren.“ Ihre Anwendungen oder Dienste „
“, die auf unserem Hopper (NVIDIAs GPU-Mikroarchitektur) basieren, haben in der Vergangenheit stark zugenommen „Es besteht kein Zweifel daran, dass die KI-Branche in den letzten 60 bis 90 Tagen einen Aufschwung erlebt hat“, fügte er hinzu.
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Fügen Sie einer vorhandenen Tabelle in SQL neue Spalten hinzu, indem Sie die Anweisung für die Änderung Tabelle verwenden. Zu den spezifischen Schritten gehören: Ermittlung des Tabellennamens und Spalteninformationen, Schreiben von Alter Tabellenanweisungen und Ausführungsanweisungen. Fügen Sie beispielsweise eine E -Mail -Spalte in die Tabelle der Kunden hinzu (VARCHAR (50)): Änderung der Tabelle Kunden addieren Sie E -Mail -Varchar (50).

Die Syntax zum Hinzufügen von Spalten in SQL ist Alter table table_name add column_name data_type [nicht null] [Standard default_value]; Wenn table_name der Tabellenname ist, ist Column_Name der neue Spaltenname, Data_Type ist der Datentyp, nicht null Gibt an, ob Nullwerte zulässig sind, und Standard Standard_Value gibt den Standardwert an.

Tipps zur Verbesserung der SQL -Tabellenlösungsleistung: Verwenden Sie die Truncate -Tabelle anstelle des Löschens, löschen Sie den Speicherplatz und setzen Sie die Identitätsspalte zurück. Deaktivieren Sie fremde Schlüsselbeschränkungen, um die Kaskadierung der Löschung zu verhindern. Verwenden Sie Transaktionskapselungsvorgänge, um die Datenkonsistenz sicherzustellen. Batch löschen Big Data und begrenzen Sie die Anzahl der Zeilen durch die Grenze. Bauen Sie den Index nach dem Löschen neu auf, um die Effizienz der Abfrage zu verbessern.

Legen Sie den Standardwert für neu hinzugefügte Spalten fest, verwenden Sie die Anweisung für die Änderung der Tabelle: Hinzufügen von Spalten angeben und den Standardwert: Alter Table table_name hinzufügen column_name data_type Standard default_value; Verwenden Sie die Einschränkungsklausel, um den Standardwert anzugeben: Alter Table Table_Name add Column_Name Data_type Einschränkung default_constraint default default_value;

Ja, mit der Anweisung Löschen kann eine SQL -Tabelle gelöscht werden. TABLE_NAME ERSETZEN AUS DER NAME DER TABELLE, DIE DELDET.

Redis -Gedächtnisfragmentierung bezieht sich auf die Existenz kleiner freier Bereiche in dem zugewiesenen Gedächtnis, die nicht neu zugewiesen werden können. Zu den Bewältigungsstrategien gehören: Neustart von Redis: Der Gedächtnis vollständig löschen, aber den Service unterbrechen. Datenstrukturen optimieren: Verwenden Sie eine Struktur, die für Redis besser geeignet ist, um die Anzahl der Speicherzuweisungen und -freisetzungen zu verringern. Konfigurationsparameter anpassen: Verwenden Sie die Richtlinie, um die kürzlich verwendeten Schlüsselwertpaare zu beseitigen. Verwenden Sie den Persistenzmechanismus: Daten regelmäßig sichern und Redis neu starten, um Fragmente zu beseitigen. Überwachen Sie die Speicherverwendung: Entdecken Sie die Probleme rechtzeitig und ergreifen Sie Maßnahmen.

Um eine Datentabelle mithilfe von PHPMYADMIN zu erstellen, sind die folgenden Schritte unerlässlich: Stellen Sie eine Verbindung zur Datenbank her und klicken Sie auf die neue Registerkarte. Nennen Sie die Tabelle und wählen Sie die Speichermotor (innoDB empfohlen). Fügen Sie Spaltendetails hinzu, indem Sie auf die Taste der Spalte hinzufügen, einschließlich Spaltenname, Datentyp, ob Nullwerte und andere Eigenschaften zuzulassen. Wählen Sie eine oder mehrere Spalten als Primärschlüssel aus. Klicken Sie auf die Schaltfläche Speichern, um Tabellen und Spalten zu erstellen.

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