50则广告

广告如何影响消费者的决策

广告是现代商业不可或缺的一部分,它们以各种形式呈现在我们的生活中,影响了我们的消费决策。广告通过传递品牌信息、产品优势和价值,引导消费者做出购买决策。然而,广告不仅仅是为了促进销售,它们还可以建立品牌形象,提高品牌知名度,吸引潜在客户。通过运用各种广告手段,包括电视广告、网络广告、平面广告等,品牌可以与消费者建立更紧密的联系,从而影响他们的消费决策。

广告

广告的目标是让消费者对产品或服务产生兴趣,使他们在做出购买决策时选择你的品牌。而这需要广告传递信息的清晰和精准。广告应该包含产品的特点、优势和不同之处,并强调这些特点是为了满足消费者的需求。在广告中,品牌应该建立自己的品牌形象,使消费者了解品牌的核心价值和品牌文化。通过营造品牌形象,消费者可以更容易地与品牌产生联系,从而更容易地记住品牌。

如何撰写符合中国广告法的广告

广告法对广告的内容、形式和传播都做出了严格规定,以保护广大消费者的权益。如何撰写符合中国广告法的广告呢?首先,广告不得虚假宣传,不得夸大产品的功效和价值。其次,广告应该明确说明产品的基本信息,如生产地、成分、用途等。广告不得误导消费者,不得使用引人注目但与产品无关的图片或内容。此外,广告不得涉及医学、保健、药品等敏感领域。

广告法

撰写符合广告法的广告需要时刻关注法律法规的变化,并了解广告审查的政策和标准。广告内容应注意语言和形式的合法性,避免使用违反法律法规的用语和内容。同时,广告应遵循诚信、公正、真实、准确、可靠的原则,避免误导消费者,保护消费者的权益。

如何提高广告效果

广告的效果是衡量广告投资回报的重要指标。为了提高广告效果,品牌需要考虑多种因素。首先,广告应该具有创意和吸引力,引起消费者的兴趣和关注。其次,广告应该针对目标受众,选择合适的广告形式和媒体,如在社交媒体上发布广告、在电视节目中播放广告等,以获得最佳的广告效果。

广告活动

此外,品牌还需要考虑广告的定位和目标,确保广告传达的信息和目标受众一致。品牌应该了解目标受众的特征、需求、习惯和偏好,以更好地设计广告内容和形式。最后,品牌需要跟踪广告效果并及时调整广告策略,以确保广告的效果最大化。

结论

广告对品牌的影响是不可忽视的,它们可以为品牌带来更多的曝光、知名度和销售机会。然而,要想在竞争激烈的市场中脱颖而出,品牌需要撰写符合广告法的广告、提高广告效果,并不断跟踪广告效果并进行调整。只有这样,品牌才能在广告中获得最佳的回报。

广告策略

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新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji):昕(xin)朋(peng)

【新智元導(dao)讀(du)】沒(mei)有(you)什(shen)麽(me)問(wen)題(ti)是(shi)壹(yi)臺(tai)AI计算机解(jie)決(jue)不(bu)了(le)的(de),如(ru)果(guo)有,那(na)就(jiu)用(yong)16台!

明(ming)星(xing)芯(xin)片(pian)企(qi)業(ye)Cerebras帶(dai)著(zhe)它(ta)餐(can)盤(pan)大小(xiao)的芯片來(lai)了,這(zhe)次有16個(ge)!

更(geng)大、更快(kuai)、更好(hao)用

周(zhou)一,Cerebras公(gong)布(bu)了其(qi)用於(yu)深(shen)度(du)學(xue)習(xi)的Andromeda AI超级计算机。據(ju)稱(cheng),該(gai)计算机在(zai)16位(wei)半(ban)精(jing)度下(xia)能(neng)提(ti)供(gong)超過(guo)1 ExaFLOP,相(xiang)當(dang)于每秒100 億(yi)亿次运算的算力(li)!

Andromeda是一个由(you)16台Cerebras CS-2计算机連(lian)接(jie)起(qi)来的集群,擁(yong)有1350万个AI核心,遠(yuan)远超过全(quan)球(qiu)超算TOP500冠(guan)軍(jun)Frontier的870万个核心。

该计算机還(hai)采(cai)用了18,176个AMD Epyc中(zhong)央(yang)處(chu)理(li)單(dan)元的芯片。

Andromeda由Cerebras晶(jing)圓(yuan)级引(yin)擎(qing)Wafer Scale Engine(WSE-2)提供核心算力。

处理器(qi)是由被(bei)称為(wei)晶圆的矽(gui)盘制(zhi)成(cheng)的。在芯片制造过程(cheng)中,一塊(kuai)晶圆被分(fen)割(ge)成幾(ji)十(shi)个長(chang)方(fang)形(xing),然(ran)後(hou)每个长方形被變(bian)成一个单獨(du)的处理器。

但(dan)是,Cerebras另(ling)辟(pi)蹊(qi)徑(jing),没有將(jiang)晶圆分割成几十个小处理器,而(er)是将其变成一个拥有數(shu)万亿晶體(ti)管(guan)的大处理器。

WSE-2是有史(shi)以(yi)来最大的芯片,包(bao)含(han)2.6万亿个晶体管,組(zu)成85万个內(nei)核,面(mian)積(ji)超过46225平(ping)方毫(hao)米(mi)。Andromeda超级计算的芯片拼(pin)起来,有16个餐盘那么大!

相比(bi)之(zhi)下,英(ying)偉(wei)達(da)最大的GPU只(zhi)有540亿个晶体管,面积为815平方毫米。

用大芯片賺(zhuan)足(zu)眼(yan)球后,Cerebras打起了Andromeda的三(san)大招(zhao)牌(pai)。

首(shou)先(xian),Andromeda运行(xing)AI任(ren)務(wu)的設(she)置(zhi)非(fei)常(chang)簡(jian)单。在嚴(yan)格(ge)的数据並(bing)行模(mo)式(shi)下,Andromeda實(shi)現(xian)了CS-2简易(yi)的模型(xing)分配(pei),以及(ji)從(cong)1到(dao)16个CS-2的单鍵(jian)擴(kuo)展(zhan)。

Cerebras表(biao)示(shi),用戶(hu)只需(xu)3天(tian)時(shi)間(jian),就可(ke)以在不對(dui)代(dai)碼(ma)做(zuo)任何(he)改(gai)動(dong)的前(qian)提下,组裝(zhuang)完(wan)成16个CS-2,進(jin)行AI任务处理。

其次,它的编程很(hen)简单。Cerebras的编譯(yi)器处理了所(suo)有的細(xi)節(jie)和(he)善(shan)后工(gong)作(zuo),用户只需輸(shu)入(ru)一行代码,指(zhi)定(ding)在多(duo)少(shao)个CS-2上(shang)运行,然后就大功(gong)告(gao)成了。

Andromeda可由多个用户同(tong)时使(shi)用,这意(yi)味(wei)着该超算不僅(jin)可以供一个用户从事(shi)一項(xiang)工作,还可以同时服(fu)务于16个不同的用户从事16项不同的工作,工作效(xiao)率(lv)和靈(ling)活(huo)度瞬(shun)间拉(la)滿(man)。

更重(zhong)要(yao)的是,这个系(xi)統(tong)展示了近(jin)乎(hu)完美(mei)的線(xian)性(xing)可伸(shen)縮(suo)性。

「近乎完美」的可伸缩性

近几年(nian),神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)的規(gui)模一直(zhi)在穩(wen)步(bu)增(zeng)长。在过去(qu)的一年裏(li),OpenAI的GPT-3自(zi)然語(yu)言(yan)处理程序(xu),一度以1750亿參(can)数成为世界上最大的神经网络,后来很快被谷(gu)歌(ge)的1.6万亿参数模型Switch Transformer超过。

如此(ci)龐(pang)大的模型會(hui)遇(yu)到算力瓶(ping)頸(jing)问题,系统需求(qiu)已(yi)经远远超出(chu)了单个计算机系统的处理能力。单个GPU的内存(cun)約(yue)为16GB,而GPT-3等(deng)模型所需的内存往(wang)往高(gao)达几百(bai)TB。

像(xiang)过去一樣(yang),单純(chun)进行简单粗(cu)暴(bao)的算力扩展,已经難(nan)以满足需求。

因(yin)此,系统集群变得(de)至(zhi)關(guan)重要。而如何实现集群,是一个最关键的问题。要讓(rang)每台机器都(dou)保(bao)持(chi)忙(mang)碌(lu),否(fou)則(ze)系统的利(li)用率就会下降(jiang)。

Cerebras 正(zheng)是为了解决这个问题。

與(yu)任何已知(zhi)的基(ji)于GPU的集群不同,Andromeda在GPT级大型语言模型中展现了「近乎完美」的可伸缩性。在GPT-3、GPT-J和GPT-NeoX中,Andromeda的处理能力隨(sui)CS-2数量(liang)的增加(jia)呈(cheng)现了近乎完美的线性增长。

这意味着,在集群中每增加一台CS-2计算机,整(zheng)体的訓(xun)練(lian)时间会以近乎线性的趨(qu)勢(shi)減(jian)少。

做到这一點(dian),離(li)不開(kai)芯片与存儲(chu)、分解和集群技(ji)術(shu)的協(xie)同工作。

Weight Memory & MemoryX:实现極(ji)速(su)扩展

MemoryX是一種(zhong)内存扩展技术,它使模型参数能夠(gou)存储在芯片外(wai),并有效地(di)流(liu)式傳(chuan)输到 CS-2,实现同在芯片上那样的性能。

这一架(jia)構(gou)灵活性极強(qiang),支(zhi)持4TB到2.4PB的存储配置,2000亿到120万亿的参数大小。

而通(tong)过軟(ruan)件(jian)執(zhi)行模式Weight Memory,可以将计算和参数存储分解,使规模和速度得以独立(li)且(qie)灵活地扩展,同时解决了小型处理器集群存在的延(yan)遲(chi)和内存带寬(kuan)问题。

最終(zhong),WSE 2可以提供高达 2.4 PB 的高性能内存,CS-2 可以支持具(ju)有多达 120 万亿个参数的模型。

Cerebras SwarmX:提供更大、更高效的集群

这是一种人(ren)工智能優(you)化(hua)的高性能通信(xin)結(jie)构,可将 Cerebras的芯片内结构扩展到芯片外,从而扩展AI集群,而且使其性能实现线性扩展。

最终,SwarmX 可以将CS-2 系统从2个扩展到192 个,鑒(jian)于每个 CS-2 提供85万个 AI 优化内核,Cerebras 便(bian)可连接 1.63 亿个 AI 优化内核集群。

同时,Cerebras WSE-2基于细粒(li)度数据流架构,其 85万个 AI 优化计算内核可以单独忽(hu)略(lve)零(ling)。

Cerebras 架构独有的数据流調(tiao)度和巨(ju)大的内存带宽,使这种類(lei)型的细粒度处理能够加速所有形式的稀(xi)疏(shu)性。这些(xie)都是其他(ta)硬(ying)件加速器,包括(kuo)GPU,根(gen)本(ben)無(wu)法(fa)做到的事情(qing)。

Cerebras表示,可以训练超过90%的稀疏性模型,达到最先进的精度。

目(mu)前,包括美國(guo)阿(e)貢(gong)国家(jia)实驗(yan)室(shi)、AMD和劍(jian)橋(qiao)大学等多名(ming)用户已经使用了Andromeda超算系统,都对其近乎完美的线性可收(shou)缩性能力贊(zan)不絕(jue)口(kou)。

其中,与阿贡国家实验室合(he)作的基于HPC的COVID-19研(yan)究(jiu)还入選(xuan)有「超算領(ling)域(yu)的諾(nuo)貝(bei)爾(er)獎(jiang)」之称的戈(ge)登(deng)·贝尔奖。

拥有世界最大的芯片和协同技术,Cerebras能否挑(tiao)戰(zhan)目前超算Top 1的Frontier?我(wo)們(men)拭(shi)目以待(dai)。

参考(kao)資(zi)料(liao):

https://arstechnica.com/information-technology/2022/11/hungry-for-ai-new-supercomputer-contains-16-dinner-plate-size-chips/

https://www.forbes.com/sites/karlfreund/2022/11/14/cerebras-builds-its-own-ai-supercomputer-andromeda/?sh=2794ece11057返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu),查(zha)看(kan)更多

責(ze)任编辑:

发布于:广西贺州富川瑶族自治县