雖然這篇benchmark意思鄉民發文沒有被收入到精華區：在benchmark意思這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章
在 benchmark意思產品中有14篇Facebook貼文，粉絲數超過2,346的網紅河西羊的健聲房，也在其Facebook貼文中提到， 看比例(率)是個基本的好習慣！ 以前在金融業工作，我們不太看絕對數字，賺了十萬、賠了十萬，其實意義不大，若沒有本金多少的分母基礎，這賺賠看不出大或小。所以，我們習慣看賺了幾%，是10%還是20%，那才能顯現這筆交易的基本水準、好壞。 但這樣還沒完，還要進一步比較，比較什麼呢？ 答案是“時間...
同時也有2部Youtube影片，追蹤數超過2萬的網紅Lau Kin Lam - 林仔，也在其Youtube影片中提到，上次就講咗RAM容量點揀 速度又點呢？成日講AMD CPU要用快RAM係咩意思？ 記得睇到尾，有聖誕禮物 多謝 VSTECS 贊助依條片 活動詳情 1. Like Lau Kin Lam - 林仔 以及 VSTECS FB Fans Page 2. 訂閱 Lau Kin Lam - 林仔 Yout...
benchmark意思 在 Joyce | Sommelier｜侍酒師 ???? Instagram 的最佳解答
2021-07-11 08:47:13
@sommation_live ‘s rosé week is coming to an end but it doesn’t mean that I will stop drinking rosé. In the past five days, the team and I have covere...
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benchmark意思 在 Lau Kin Lam - 林仔 Youtube 的精選貼文
2020-12-24 18:30:05上次就講咗RAM容量點揀
速度又點呢？成日講AMD CPU要用快RAM係咩意思？
記得睇到尾，有聖誕禮物
多謝 VSTECS 贊助依條片
活動詳情
1. Like Lau Kin Lam - 林仔 以及 VSTECS FB Fans Page
2. 訂閱 Lau Kin Lam - 林仔 Youtube Channel
3. 必須於留言回答以下兩條問題
-GeIL Orion 記憶體產地是?
-為甚麼你想得到這套記憶體？
答對而最高LIKE數者就可以得到 VSTECS 送出 GeIL Orion DDR4-3200 C16 8GB 兩條
截止時間 2020年12月31日23時59分59秒
*留言不能編輯，已編輯留言不會計算
**每層只會睇第一層留言，層內留言不會計算
***林仔保留最終決定權
00:00 引言
00:39 AMD CPU 要配快RAM原因
02:49 插播廣告
04:18 測試 AIDA 64 Memory Benchmark
05:09 測試 剪片 by Power Director 輸出影片
06:13 聖誕禮物活動
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benchmark意思 在 Jing Youtube 的最讚貼文
2020-09-16 18:19:031% & 0.1% Lows這兩個指標
在國外專業評測中經常出現，他們到底代表甚麼意思?
還有為何最低FPS是沒有意義的數據?
本集聊電Jing要來講解FPS和Frame time之間的關係
還有如何正確解讀評測中這些數據背後代表的涵義!
0:00 為何會感受到遊戲卡頓?
1:25 FPS與Frametime之間的關係
2:45 遊戲與動畫運作原理差異
3:42 Frametime是如何影響遊戲體驗?
4:48 什麼是"1% Low FPS"?
6:53 個人觀點:0.1% Low FPS 相對沒有參考價值?
8:26 看懂部分遊戲中Benchmark數據
9:03 i7-8700K vs i9-10900K 遊戲體驗差異實測
#SponsoredbyIntel #FPS #Frametime
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benchmark意思 在 河西羊的健聲房 Facebook 的最讚貼文
看比例(率)是個基本的好習慣！
以前在金融業工作，我們不太看絕對數字，賺了十萬、賠了十萬，其實意義不大，若沒有本金多少的分母基礎，這賺賠看不出大或小。所以，我們習慣看賺了幾%，是10%還是20%，那才能顯現這筆交易的基本水準、好壞。
但這樣還沒完，還要進一步比較，比較什麼呢？
答案是“時間”！
花了多少時間賺到這10%，是一個月、半年、還是十年，若是十年，那這10%差不多定期儲蓄十年的報酬率水準，實在也沒什麼好說的。但若是一個月，那這筆投資操作還頂不錯的，折算年化報酬率破百%。
但有了時間也還是不夠的，要看相對比較！
像是有個大盤指數做Benchmark，大盤一年漲了10%，我們的操作是15%，那有5%的超額報酬，這就算是“經理人績效”，因為經理人的運籌帷幄所增加的報酬能力。
比例(率)、時間長短、參考指標比較，這是在衡量一個投資優劣勝敗的基本要素，也適用在其它層面上。少了這些基本“度量衡”，談起來都只算是打嘴砲而已，可說是毫無價值與意義。
不說了，聰明人會知道我在說什麼！說白了，沒意思。
benchmark意思 在 雷司紀的小道投資 Facebook 的最讚貼文
近期有一件反常的事情正在發生，
那就是美國十年期公債的隔夜回購利率在最近出現了負值，
在上週四時甚至達到 -4.25% 。
這是什麼意思呢？
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一般來說，如果一個機構 A 想向另一個機構B 借現金的話，
機構 A 可以拿美國 10 年期公債做為抵押品去向機構 B 借取現金。
假設此時的回購隔夜利率是 1% 的話，
那麼借款的機構 A 在隔日買回國債的同時，就必須再多加上 1% 的利息。
那如果機構 A 沒按期還款，目前還會面臨 3% 的罰款。
另外如果市場出現流動性危機 (例如：2020 年 3 月)，這裡的利率可能就會由 1% 上升至 8% 才借的到錢。
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但如果隔夜回購利率變為 -4.25% 會發生什麼事呢？
此時代表機構 A 將美國 10 年公債抵押給機構 B 借取現金後，
變成機構 B 還要多付利息給機構 A 。
為什麼會發生這種事呢？
因為目前市場上有許多資金正在借美國公債來放空。
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【那為什麼又會有這麼多人要放空美國 10 年期公債？】
主要原因可能是，
當時因為疫情的關係，美聯儲放寬了對大型銀行補充槓桿率 (SLR) 的規範，而如今這項決定快要到期了 (3 月底)。
同時在疫情期間，因為美聯儲無限量化寬鬆的做法，
導致銀行的準備金比例大幅上升，
而在 SLR 的計算方法當中，「準備金比例大幅上升」這件事，是會連帶影響到銀行其他資產所能持有的比重的。
因此在豁免期到期後，大型銀行可能為了符合 SLR 的規定，而被迫拋售國債或其他資產。
這一舉動很有可能會影響到國債的價格，並導致國債殖利率繼續上升。
同時這也很可能就是為什麼，現在有這麼多資金正在放空國債的原因。
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後續會如何發展，就要看美聯儲的作法了。
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相關新聞：
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AI 時代的摩爾定律？黃氏定律靠的是自身技術力將 AI 性能年年加倍
作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 12 月 16 日 8:45
1965 年，時任快捷半導體公司工程師，也是後來英特爾（Intel）的創始人之一的戈登·摩爾（Gordon Moore）提出了摩爾定律（Moore’s law），預測積體電路上可以容納的晶體管數目大約每經過 24 個月便會增加 1 倍。
後來廣為人知的每 18 個月晶片性能將提高 1 倍的說法是由 Intel CEO 大衛·豪斯（David House）提出。過去的半個多世紀，半導體行業按照摩爾定律發展，並驅動了一系列的科技創新。
有意思的是，在摩爾定律放緩的當下，以全球另一大晶片公司 NVIDIA 創始黃仁勳（Jensen Huang）名字命名的定律——「黃氏定律（Huang’s Law）」對 AI 性能的提升作出預測，預測 GPU 將推動 AI 性能實現逐年翻倍。
Intel 提出了摩爾定律，也是過去幾十年最成功的晶片公司之一。NVIDIA 作為當下最炙手可熱的 AI 晶片公司之一，提出黃氏定律是否也意味著其將引領未來幾十年晶片行業的發展？
AI 性能將逐年翻倍
受疫情影響，一年一度展示 NVIDIA 最新技術、產品和中國合作夥伴成果的 GTC China 改為線上舉行，黃仁勳缺席今年的主題演講，由 NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally 進行分享。Bill Dally 是全球著名的電腦科學家，擁有 120 多項專利，在 2009 年加入 NVIDIA 之前，曾任史丹佛大學電腦科學系主任。加入 NVIDIA 之後，Dally 曾負責 NVIDIA 在 AI、光線追蹤和高速互連領域的相關研究。
在 GTC China 2020 演講中，Dally 稱：「如果我們真想提高電腦性能，黃氏定律就是一項重要指標，且在可預見的未來都將一直適用。」
Dally 用三個項目說明黃氏定律將如何得以實現。首先是為了實現超高能效加速器的 MAGNet 工具。NVIDIA 稱，MAGNet 生成的 AI 推理加速器在模擬測試中，能夠達到每瓦 100 tera ops 的推理能力，比目前的商用晶片高出一個數量級。
之所以能夠實現數量級的性能提升，主要是因為 MAGNet 採用了一系列新技術來協調並控制通過設備的訊息流，最大限度地減少數據傳輸。數據搬運是 AI 晶片最耗能的環節已經是當今業界的共識，這一研究模型以模組化實現能夠實現靈活擴展。
Dally 帶領的 200 人的研究團隊的另一個研究項目目標是以更快速的光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路。Dally 說：「我們可以將連接 GPU 的 NVLink 速度提高一倍，也許還會再翻番，但電信號最終會消耗殆盡。」
這個項目是 NVIDIA 與哥倫比亞大學的研究團隊合作，探討如何利用電信供應商在其核心網絡中所採用的技術，通過一條光纖來傳輸數十路信號。據悉，這種名為「密集波分複用」的技術，有望在僅一毫米大小的晶片上實現 Tb/s 級數據的傳輸，是如今連網密度的 10 倍以上。
Dally 在演講中舉例展示了一個未來將搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。這意味著，利用「密集波分複用」技術，不僅可以實現更大的吞吐量，光鏈路也有助於打造更為密集的系統。
想要發揮光鏈路的全部潛能，還需要相應的軟件，這也是 Dally 分享的第三個項目——全新程式語言系統原型 Legate。Legate 將一種新的編程速記融入了加速軟件庫和高級運行時環境 Legion，借助 Legate，開發者可在任何規模的系統上運行針對單一 GPU 編寫的程序——甚至適用於諸如 Selene 等搭載數千個 GPU 的巨型超級電腦。
Dally 稱 Legate 正在美國國家實驗室接受測試。
MAGNet、以光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路以及 Legate 是成功實現黃氏定律的關鍵，但 GPU 的成功才是基礎。因此，GPU 當下的成功以及未來的演進都尤其重要。
GPU 是黃氏定律的基礎
今年 5 月，NVIDIA 發布了面積高達 826 平方毫米，整合了 540 億個晶體管的 7 奈米全新安培（Ampere）架構 GPU A100。相比 Volta 架構的 GPU 能夠實現 20 倍的性能提升，並可以同時滿足 AI 訓練和推理的需求。
憑藉更高精度的第三代 Tensor Core 核心，A100 GPU AI 性能相比上一代有明顯提升，此前報導，在 7 月的第三個版本 MLPerf Training v0.7 基準測試（Benchmark）結果中，NVIDIA 的 DGX SuperPOD 系統在性能上開創了 8 個全新里程碑，共打破 16 項紀錄。
另外，在 10 月出爐的 MLPerf Inference v0.7 結果中，A100 Tensor Core GPU 在雲端推理的基準測試性能是最先進 Intel CPU 的 237 倍。
更強大的 A100 GPU 迅速被多個大客戶採用，迄今為止，阿里雲、百度智能雲、滴滴雲、騰訊雲等眾多中國雲服務提供商推出搭載了 NVIDIA A100 的多款雲服務及 GPU 實例，包括圖像辨識、語音辨識，以及計算流體動力學、計算金融學、分子動力學等快速增長的高性能計算場景。
另外，新華三、浪潮、聯想、寧暢等系統製造商等也選擇了最新發布的 A100 PCIe 版本以及 NVIDIA A100 80GB GPU，為超大數據中心提供兼具超強性能與靈活的 AI 加速系統。
Dally 在演講中提到：「經過幾代人的努力，NVIDIA 的產品將通過基於物理渲染的路徑追蹤技術，即時生成令人驚豔的圖像，並能夠借助 AI 構建整個場景。」
與光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路需要軟硬體的匹配一樣，NVIDIA GPU 軟硬體的結合才能應對更多 AI 應用場景苛刻的挑戰。
Dally 在此次的 GTC China上首次公開展示了 NVIDIA 對話式 AI 框架 Jarvis 與 GauGAN 的組合。GauGAN 利用生成式對抗網路，只需簡略構圖，就能創建美麗的風景圖。演示中，用戶可通過語音指令，即時生成像照片一樣栩栩如生的畫作。
GPU 是黃氏定律的基礎，而能否實現並延續黃氏定律，僅靠少數的大公司顯然不夠，還需要眾多的合作夥伴激發對 AI 算力的需求和更多創新。
黃氏定律能帶來什麼？
NVIDIA 已經在構建 AI 生態，並在 GTC China 上展示了 NVIDIA 初創加速計劃從 100 多家 AI 初創公司中脫穎而出的 12 家公司，這些公司涵蓋會話人工智慧、智慧醫療 / 零售、消費者網路 / 行業應用、深度學習應用 / 加速數據科學、自主機器 / IoT / 工業製造、自動駕駛汽車。
智慧語音正在改變我們的生活。會話人工智慧的深思維提供的是離線智慧語音解決方案，在佔有很少空間的前提下實現智慧交互，語音合成和語音辨識保證毫秒級響應。深聲科技基於 NVIDIA 的產品研發高質量中英文語音合成、聲音定制、聲音複製等語音 AI 技術。
對於行業應用而言，星雲 Clustar 利用 NVIDIA GPU 和 DGX 工作站，能夠大幅提升模型預測精確度以及解決方案處理性能，讓傳統行業的 AI 升級成本更低、效率更高。
摩爾定律的成功帶來了新的時代，黃氏定律能否成功仍需時間給我們答案。但這一定律的提出對 AI 性能的提升給出了明確的預測，並且 NVIDIA 正在通過硬體、軟體的提升和創新，努力實現黃氏定律，同時藉生態的打造想要更深遠的影響 AI 發展。
黃氏定律值得我們期待。
附圖：▲ NVIDIA GPU 助推 AI 推理性能每年提升 1 倍以上。（Source：影片截圖）
▲NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally。
▲ 搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。
資料來源：https://technews.tw/2020/12/16/huang-law-predicts-that-ai-performance-will-double-every-year/?fbclid=IwAR1vXHWAGt_b8nDRW6VUqzpAINX_n_DzJ0KwJvdBnl18s8Q1A3Thk7hgBoI