DeepSeek-R1-Q4_K_M 404 GB ≥500 GB ⾼性能服务器/云GPU 下载地址： HuggingFace模型库 Unsloth AI官⽅说明 2. 硬件配置建议 硬件类型 推荐配置 性能表现（短⽂本⽣成） 消费级设备 Mac Studio（192GB统⼀内存） 10+ token/秒 ⾼性能服务器 4×RTX 4090（96GB显存+384GB内存） 7-8 token/秒（混合推理）

• 安全人才规模全球领先 • 漏洞挖掘能力全球领先 四个全球领先 世界的360 • 实战能力第一，实战是检验安全企业能力的唯一标准 • 安全研发投入第一，相当于第2名到第10名的总和 • 服务器和算力投入安全行业第一 • 创新能力第一，专利申请1.5万件，安全行业最多 • 服务和响应能力第一 • 用户数量第一，覆盖225个国家和地区的15亿终端 • 企业客户规模第一的网安公司 • 件分析平台 分析研判平台 端 • 服务全球15亿终端 • 覆盖全球225个国家 和地区 终端探针密布 云 数 智 知识 人 云端数据汇聚 • 探针数据上传到云 端 • 20万台服务器 • 210个数据中心 • 4000G出口带宽 • 1000P算力规模 大数据分析 • 总规模2.2EB，每天新 增1.5PB • 测绘数据300亿条 • 90亿+域名信息 • 存活网址库总量50000

口协议、性能评定、试验方法等技术要求，包括智能传感器的架 构、指令、数据格式、信息提取方法、信息融合方法、功能集成 方法、性能指标和评价方法等标准。 4. 计算设备标准。规范人工智能加速卡、人工智能加速模 组、人工智能服务器等计算设备，及使能软件的技术要求和测试 方法，包括人工智能计算设备虚拟化方法，人工智能加速模组接 口协议和测试方法，及使能软件的访问协议、功能、性能、能效 的测试方法和运行维护要求等标准。 5

：这些框架经过优化，以充分利用 GPU、TPU 等高性能计算硬件，以加速模型 的训练和推理过程。 ：为了处理大型数据集和大规模参 数网络，这些框架通常设计得易于水平扩展， 支持在多个处理器或多个服务器上并行处理。 ：它们提供工具来有效地加 载、处理和迭代大型数据集，这对于训练大 型模型尤为重要。 国产深度学习框架 OneFlow 架构 （图源：https://www.oneflow.or

Meetup 11/8/2019 Jared Roesch OctoML is a new company building DL deployment solutions using the Apache (incubating) TVM project. A goal is to nurture the TVM community and contribute new infrastructure t3: Tensor Q octoML Coalesced t1: Tensor t2: Tensor t3: Tensor 13 Acknowledgments e The Apache(incubating) community members. e ASF Mentors and PMC members who make this awesome project Possiblel

Intel, … Incubated as Apache TVM recently. Independent governance, allowing competitors to collaborate. Open Code Open Development Open GovernanceAcknowledgement Apache (incubating) TVM community

or its Affiliates. All rights reserved. Thank You and Q&A System Prototyping https://github.com/apache/incubator-tvm/pull/4258 RFC https://discuss.tvm.ai/t/bring-your-own-codegen-to-tvm/4501© 2019

52-2169-0770 ÷¬ûüÛresearch@htsc.com http://www.htsc.com.hk fg(:nµr•jklm µrýîþÿ!"g#h10î41õnýî10001• ÷øÛ+212-763-8160/ùúÛ+917-725-9702 ÷¬ûü: Huatai@htsc-us.com http://www.htsc-us.com ©‚ƒ,j2022¹fg(:hijklm

have solved question answering? try arc, the AI2 reasoning challenge. CoRR, abs/1803.05457, 2018. URL http://arxiv.org/abs/1803.05457. K. Cobbe, V. Kosaraju, M. Bavarian, M. Chen, H. Jun, L. Kaiser, M. Plappert Shazeer. Fast transformer decoding: One write-head is all you need. CoRR, abs/1911.02150, 2019. URL http://arxiv.org/abs/1911.02150. N. Shazeer, A. Mirhoseini, K. Maziarz, A. Davis, Q. V. Le, G. E. Hinton

for FP32 number (not a downcast) • Quantized tensor is represented with a scale and a zero point http://on-demand.gputechconf.com/gtc/2017/presentation/s7310-8-bit-inference-with-tensorrt.pdf 𝑟𝑒𝑎𝑙_𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒