2023年阿里云GPU服务器租用价格表，附阿里云GPU服务器常见问题解答
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谷歌推世界首个AI游戏引擎，2000亿游戏产业恐颠覆！0代码生成游戏，老黄预言成真
【9月更文挑战第22天】谷歌近日推出的AI游戏引擎GameNGen，作为全球首款神经模型驱动的游戏引擎，引发了广泛关注。该引擎使用户无需编写代码即可生成游戏，并实现了与复杂环境的实时交互，显著提升了模拟质量。在单TPU上，GameNGen能以超20帧/秒的速度流畅模拟经典游戏《DOOM》。这项技术不仅简化了游戏开发流程，降低了成本，还为游戏设计带来了更多可能性。然而，它也可能改变游戏产业的商业模式和创意多样性。无论如何，GameNGen标志着游戏开发领域的一次重大革新。
智谱开源端侧大语言和多模态模型GLM-Edge系列！
GLM-Edge系列模型是由智谱开源，专为端侧应用设计的大语言对话模型和多模态理解模型，包括GLM-Edge-1.5B-Chat、GLM-Edge-4B-Chat、GLM-Edge-V-2B和GLM-Edge-V-5B四种尺寸。这些模型针对手机、车机及PC等不同平台进行了优化，通过量化的技术手段，实现了高效运行。例如，在高通骁龙8 Elite平台上，1.5B对话模型和2B多模态模型能够达到每秒60 tokens以上的解码速度，而通过应用投机采样技术，这一数字可提升至100 tokens以上。
《解锁AI芯片新境界：提升专用人工智能芯片通用性与灵活性的热点技术》
在人工智能快速发展的背景下，专用AI芯片虽在特定任务上表现出色，但提升其通用性和灵活性成为关键。热点技术包括：可重构架构（如FPGA），支持动态调整硬件结构；混合精度计算，根据任务需求调整计算精度；多模态处理，融合视觉、语音等数据；软件定义硬件，通过编程实现功能灵活配置；硬件虚拟化，将物理资源虚拟化为多个独立逻辑单元；异构集成，结合CPU、GPU、NPU等单元协同工作。这些技术共同推动AI芯片的广泛应用和性能提升。
飞桨x昇腾生态适配方案：00_整体方案介绍
本文详细介绍PaddlePaddle与NPU的适配工作，涵盖训练与推理支持、性能优化及离线推理方案。PaddleCustomDevice作为适配层，支持主流模型（详见飞桨-昇腾模型列表），多数性能媲美V100，部分调优模型接近0.8*A800。硬件适配主要针对A2芯片，A1兼容但310系列建议离线推理。提供常用模型仓链接及整体方案导览，包括环境准备、算子适配、性能调优和Paddle转ONNX/OM等内容。
飞桨x昇腾生态适配方案：08_性能调优方法
本文主要探讨性能优化中的问题定界与解决方法，针对计算时间和调度时间两方面展开分析。对于计算时间长的问题，可能源于算子运行在 AI_CPU 或使用较慢的 aclop 算子，可通过数据类型转换、切换至 aclnn 算子或优化底层算子来改善。调度时间长则常因算子运行在 CPU、重复编译或通讯耗时过多引起，可采取算子适配优化、减少编译次数及避免冗余 copy 操作等手段解决。此外，文章还介绍了适配层优化策略，包括未注册算子排查、重复编译优化以及通过更换算子、调整数据类型和引入融合算子提升性能。
【技术综述】层次化的低功耗设计方法
本文从低功耗设计的必要性、功耗来源和层次化的低功耗设计方法三个方面，概括性的介绍了IC设计中的低功耗技术，由于本文内容主体是对参考文献[1]和[2]的汇总提炼，因此文中对涉及这两篇文献的内容未做引用标注。