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"《新金瓶梅3d国语完整版》",　　来源：中国新闻网　　近期，全国南涝北旱特征明显，防汛抗旱形势严峻。多省份党政“一把手”以暗访、调研、开会等方式，部署防汛抗旱工作。　　省委书记指挥调度　　省长赶赴受灾一线　　近期，南方多地持续出现强降雨，广东、福建等地发生洪涝和地质灾害，造成人员伤亡和财产损失，北方部分地区旱情发展迅速，南涝北旱特征明显。　　6月16日，广东梅州多地出现大暴雨局部特大暴雨，其中，平远县泗水镇24小时降水达369.3毫米，全市多地受灾严重。16日、17日，梅州连续三次提升防汛应急响应，直至17日9时提升为防汛Ⅰ级应急响应。　　17日上午，广东省委书记黄坤明主持召开全省防汛救灾工作视频调度会，指挥调度重点地区抢险救灾工作。　　据南方日报消息，会议现场视频连线了梅州市及平远县，听取当地灾情险情处置进展。黄坤明强调，要把搜救失联被困人员作为重中之重全力以赴抓好，聚焦重点区域开展拉网式排查，用好各类救援设施，加大救援资源投入，以最快速度抢通生命通道，调集充足医疗力量精心救治受伤群众，尽最大努力减少人员伤亡。　　17日下午，广东省省长王伟中赶赴梅州受灾一线，实地督导指挥防汛救灾应急处置工作。在赶赴梅州的列车上，王伟中召集相关部门负责同志研究分析当前梅州防汛救灾形势。抵达梅州后第一时间前往平远县大柘镇坝头村，深入漫堤河段，沿途察看水淹内涝情况，并代表党委政府向正在开展排水清淤的受灾群众和抢险救援人员致以慰问。　　近期，福建省持续遭受强降雨侵袭，部分地区发生严重洪涝和地质灾害，龙岩、南平、三明、宁德等市出现不同程度灾情险情，其中龙岩市武平县等地遭遇破历史极值纪录的降雨，造成人员伤亡和财产损失。　　18日晚，福建全省防汛救灾工作视频会议在省应急指挥中心召开。福建省委书记周祖翼在会上强调，防汛救灾工作事关重大，要实之又实、细之又细，不折不扣做好防汛救灾各项工作。并要求，要加强组织领导，推动各级干部充分下沉到防汛第一线，确保防汛救灾工作落到实处。　　多省份党政“一把手”　　部署防汛抗旱工作　　除广东、福建外，多个省份的省级党政“一把手”以暗访、调研、开会等方式部署防汛抗旱工作。　　6月11日，湖南省委书记沈晓明以事先不打招呼的方式赴岳阳、益阳暗访防汛安全隐患问题。　　白蚁对防洪堤坝的危害具有隐蔽性、渐进性、长期性等特点，在汛期长时间抵御高洪水位时易诱发渗漏、管涌、跌窝甚至崩堤等险情。沈晓明来到岳阳市云溪区永济垸长江干堤实地察看白蚁隐患点，听取水利专家对防治白蚁的意见建议。　　另外，位于益阳市南县育乐垸一线防洪大堤的长缨电排闸由于年久失修，存在闸门老化失效、管身开裂、启闭机锈蚀严重、工作桥破损等问题。沈晓明来到堤坡察看涵闸现状，听取水利部门对全省面上情况的介绍。　　6月13日，河南全省抗旱暨安全生产电视电话会议召开。河南省委书记楼阳生在会上指出，近日，全省大部地区出现连续高温少雨天气，土壤失墒严重，旱情发展迅速，高温易引发的森林防灭火、危化品生产储存运输、户外施工、城乡燃气等领域安全风险加大。要突出抓好安全生产、森林防火、抗旱保苗、饮水保障。　　6月16日，黑龙江省委书记许勤到哈尔滨松花江堤防、省气象局、省水文水资源中心检查防汛备汛工作。许勤前往哈尔滨市松花江干流堤防松北区“三堤改线”防洪工程现场，了解堤防建设标准、城市防洪能力、防汛准备等情况，强调要做好当前汛情应急推演，全面排查整治险堤弱段，充足储备、靠前预置防洪物资力量，以万全准备应对万一可能。　　6月17日，安徽省委书记韩俊主持召开省级总河长第八次会议。他在会上强调，安徽防汛抗旱工作已进入关键阶段。要以有力举措推进抗旱保种，用好蓄水、引水、提水、调水多种手段，充分发挥引江济淮工程作用，确保按农时完成夏种。以万全准备应对暴雨洪灾，紧盯重点部位，强化预报预警，备齐物资装备，及时有效应对。

"《新金瓶梅3d国语完整版》",　　每经记者文巧实习记者岳楚鹏    每经编辑高涵    　　当地时间8月26日，OpenAI硬件设施负责人TrevorCai在HotChips2024上发表了长达一小时的--**--　　每经记者文巧实习记者岳楚鹏    每经编辑高涵    　　当地时间8月26日，OpenAI硬件设施负责人TrevorCai在HotChips2024上发表了长达一小时的演讲，主题为“构建可扩展的AI基础设施”。他指出，OpenAI的一项重要观察结果是，扩大规模可以产生更好、更有用的人工智能（AI）。　　作为全球芯片行业影响力最大的会议之一，HotChips于每年8月份在斯坦福大学举行。不同于其他行业会议以学术研究为主，HotChips是一场产业界的盛会，各大处理器公司会在每年的会上展现他们最新的产品以及在研的产品。　　《每日经济新闻》记者注意到，AI浪潮推动数据中心激增，同时也伴随着能源需求的激增。在这样的背景下，此次的HotChips大会上，围绕人工智能的议题比以往任何一届都更加活跃。TrevorCai的演讲着眼于解决能源和算力之间的问题，英特尔、IBM和英伟达等则是提出了更节能的技术方案。　　摩根士丹利在8月份发布的研究中预测称，生成式AI的电力需求将在未来几年内每年飙升75%，预计到2026年，其消耗的能源量将与西班牙在2022年的消耗量相当。科技巨头们该如何应对能源挑战？　　聚焦“节能方案”　　当地时间8月26日，一年一度的半导体企业盛会HotChips2024在斯坦福大学纪念礼堂举行，今年是第36届。　　从会议第一天的情况来看，大部分的话题都集中在了更节能、安全且可扩展的大规模AI服务器部署方案上。　　OpenAI硬件负责人TrevorCai发表了“可预测的扩展和基础设施”主题演讲，谈到了提升计算能力所带来的可预测的扩展效益，这也是OpenAI自成立之初就关注的重点。一个重要的观察结果是，扩大规模可以产生更好、更有用的人工智能。“每次计算量翻倍，都会得到更好的结果。模型的能力和计算资源的消耗是呈指数级别上升的。自2018年以来，行业中前沿模型的计算量每年增长约4倍。”他说道。　　最初，GPT-1只需几周的时间完成训练。如今，它已经扩展到需要庞大的GPU集群。因此，OpenAI认为AI的基础建设需要大量投资，因为计算能力的提升已经产生了超过8个数量级的效益。　　似乎是为了呼应OpenAI的演讲，各大公司的演讲也不约而同地提到了大规模部署AI服务器的计划方案。　　IBM在大会上披露了即将推出的IBMTelumII处理器和IBMSpyre加速器的架构细节。新技术旨在显著扩展下一代IBMZ大型机系统的处理能力，通过一种新的AI集成方法帮助加速传统AI模型和大型语言AI模型的协同使用。IBM特别强调这次更新的先进I/O技术旨在降低能耗和数据中心占用空间。　　英伟达也在大会上放出了最新的AI集群架构Blackwell的相关消息。英伟达称，Blackwell拥有6项革命性技术，可支持多达10万亿参数的模型进行AI训练和实时大语言模型（LLM）推理。值得注意的是，英伟达的Quasar量化系统用于确定可以使用较低精度的内容，从而减少计算和存储。英伟达表示他们的宗旨就是在提高能源效率的同时为AI和加速计算性能提供新标准。　　除此之外，英特尔、博通、海力士等公司的演讲中均提到了更节能的技术方案。　　能源需求激增　　科技巨头们着眼“更节能的”技术方案的根本原因在于，当前人工智能热潮正在增加更强大的处理器以及保持数据中心冷却所需的能源需求。　　当前，微软、Alphabet和Meta等大型科技公司正在投资数十亿美元建设数据中心基础设施，以支持生成式人工智能，但数据中心的激增也伴随着能源需求的激增。　　据彭博社报道，仅去年，大型科技公司就向数据中心设施投入了约1050亿美元。谷歌、苹果和特斯拉等公司不断通过新产品和服务增强AI能力。每项AI任务都需要巨大的计算能力，这意味着数据中心会消耗大量电力。国际能源署（IEA）预测，到2026年，全球数据中心每年使用的能源量将相当于日本的电力消耗量。　　HuggingFace的人工智能和气候负责人SashaLuccioni提到，虽然训练AI模型需要耗费大量能源（例如，训练GPT-3模型耗费了大约1300兆瓦时的电力，而GPT-4的训练消耗是GPT3的50倍），但通常只进行一次。然而，由于查询量巨大，模型生成响应可能需要更多能源。　　例如，当用户向ChatGPT等AI模型提问时，需要向数据中心发送请求，然后强大的处理器会生成响应。这个过程虽然很快，但消耗的能量也是巨大的。根据艾伦人工智能研究所的数据，对ChatGPT进行一次查询所消耗的电量相当于为灯泡点亮20分钟，是简单Google搜索耗电量的10倍以上。　　然而，全球的电力资源有限，而数据中心需要持续稳定的电力供应来运行服务器和其他核心运营设备。如果能源供应不稳定，停机可能会给企业和其他用户造成重大经济损失。此外，巨大的能源消耗也引发了人们对环境的担忧。　　为应对这一挑战，科技公司们开始寻找解决方案。　　部分公司选择更清洁且高效的能源供给，如核能。亚马逊最近在美国宾夕法尼亚州东北部购买了一个价值6.5亿美元的核能数据中心园区设施，该设施将使用核反应堆产生的高达40%的电力，最终使亚马逊能够减少对当地电网的依赖。与此同时，微软聘请了核专家来带头寻找这种替代电源。微软还与核电站运营商签订了合同协议，为其位于弗吉尼亚州的一个数据中心提供电力。　　除此之外，科技公司们不仅在前文所提到的一系列芯片节能技术进行努力，也在其他硬件设施和技术上下足了功夫。　　谷歌正在开发人工智能专用芯片，例如张量处理单元（TPU），这些芯片针对人工智能任务进行了优化，而不是使用为游戏技术创建的图形处理单元（GPU）。　　英伟达针对Blackwell芯片的直接液体冷却系统还宣布了一项研究，研究表明了如何重新利用从服务器中吸收的热量并将其回收到数据中心。据英伟达估计，冷却最多可减少数据中心设施耗电量的28%。　　然而，威斯康星大学麦迪逊分校的教授辛克莱提醒，杰文斯悖论在这里依然适用。“提高人工智能的效率，虽然减少了单次能耗，但整体使用率的增加最终会导致总体能耗的上升。”辛克莱解释道。这个悖论不仅适用于19世纪的火车煤炭使用，同样适用于当今的人工智能和电力消耗。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP文章关键词：

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作者：年胤然

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