鲜香可口，营养丰富的广告语食用油

食用油是我们日常生活中必不可少的一种食品，在烹饪、炸鱼、煎蛋、炒菜等方面都有广泛的应用。而如何选择一款鲜香可口、营养丰富的广告语食用油，成为了大家关注的焦点。本文将从下面4个方面进行详细的阐述：- 食用油的种类- 食用油的营养价值- 食用油的健康指南- 食用油的选购技巧

食用油的种类

食用油一般分为植物油、动物油和混合油三种。其中，植物油占据绝大多数，包括大豆油、花生油、玉米油、葵花油、棕榈油、橄榄油等等。- 大豆油：适合高温翻炒、炸鸡等烹饪方式。- 花生油：具有特殊的花生香味，适合高温烹饪，如炒菜、煎蛋等。- 玉米油：味道较轻，适合做烘焙食品。- 葵花油：含有丰富的亚油酸，适合沙拉和腌渍菜。- 棕榈油：富含维生素E和胡萝卜素，适合用于烹制炸食。- 橄榄油：含有丰富的单不饱和脂肪酸，适合制作沙拉和低温烹饪。

食用油的营养价值

食用油中富含各种脂肪酸、维生素和矿物质等营养素。其中，不饱和脂肪酸对心脑血管疾病预防有积极作用，维生素E和胡萝卜素则有助于抗氧化。但油脂含有高热量，摄入过多会导致肥胖、血脂异常等问题。因此，在食用油方面，要控制用量，尽量选择含不饱和脂肪酸较高的油品，如橄榄油、葵花油、麻油等。

食用油的健康指南

食用油在烹饪过程中会产生一定量的烟雾和有害物质，对人体健康可产生一定影响。因此，使用食用油时，应该遵循以下健康指南：- 减少油烟的产生：尽量选择少量油的烹饪方法，如闷煮、焖煮、烤等方法。- 选择适宜的油：根据不同的烹饪方式选择适宜的油品，控制用量。- 均衡饮食：食用油不能取代其他食物，要保持饮食的均衡与多样性。- 注意储存：食用油储存时要注意避免阳光直射和高温，以避免食用油的营养价值降低。

食用油的选购技巧

在选购食用油的过程中，有几点需要特别注意：- 生产日期：油品的生产日期越近，其品质越稳定。- 保存方式：要选择密封良好的包装容器，避免油品受潮受污染。- 产地与生产厂家：选择正规生产厂家，避免选择小作坊生产的食用油。- 颜色：优质油品色泽透明，没有混浊现象。- 气味：应该选择无异味或清香的油品。

总结归纳

在日常生活中，食用油是必不可少的食品，对于选择一款鲜香可口、营养丰富的广告语食用油，关注油品的种类、营养价值、健康指南及选购技巧非常重要。我们应该根据不同的烹饪方式选择适宜的油品，注意保持饮食的均衡与多样性，遵循健康的烹饪原则，选择正规的生产厂家和优质的油品。只有这样，才能确保我们的食用油鲜香可口、营养丰富，为我们的健康保驾护航。

问答话题

1. 如何判断食用油的质量？- 通过观察油品的色泽、气味和油品的生产日期等信息，可以判断食用油的质量。2. 除了橄榄油和葵花油，还有什么油品适合沙拉和低温烹饪？- 麻油和亚麻籽油也是适合沙拉和低温烹饪的油品。

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新(xin)智(zhi)元報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：Aeneas 好(hao)困(kun)

【新智元導(dao)讀(du)】ChatGPT背后，是(shi)微软超級(ji)昂(ang)貴(gui)的(de)超级計(ji)算機(ji)，耗(hao)資(zi)数亿美元，用(yong)了(le)英伟达数万颗芯(xin)片(pian)。

ChatGPT能(neng)成(cheng)為(wei)如(ru)今(jin)火(huo)遍(bian)全(quan)球(qiu)的頂(ding)流(liu)模(mo)型(xing)，少(shao)不(bu)了背后超強(qiang)的算力(li)。

数據(ju)顯(xian)示(shi)，ChatGPT的總(zong)算力消(xiao)耗約(yue)为3640PF-days（即(ji)假(jia)如每(mei)秒(miao)计算壹(yi)千(qian)万亿次(ci)，需(xu)要(yao)计算3640天）。

那(na)麽(me)，作(zuo)为依(yi)托(tuo)的那臺(tai)微软專(zhuan)为 OpenAI打(da)造(zao)的超级计算机，又(you)是如何(he)誕(dan)生(sheng)的呢(ne)？

周(zhou)一，微软在(zai)官(guan)博(bo)上連(lian)發(fa)兩(liang)文(wen)，親(qin)自(zi)解(jie)密(mi)這(zhe)台超级昂贵的超级计算机，以(yi)及(ji)Azure的重(zhong)磅(bang)升(sheng)级——加(jia)入(ru)成千上万張(zhang)英伟达最(zui)强的H100显卡(ka)以及更(geng)快(kuai)的InfiniBand網(wang)絡(luo)互(hu)连技(ji)術(shu)。

基(ji)於(yu)此(ci)，微软也(ye)官宣(xuan)了最新的ND H100 v5虛(xu)擬(ni)机，具(ju)體(ti)規(gui)格(ge)如下(xia)：

8個(ge)NVIDIA H100 Tensor Core GPU通(tong)過(guo)下一代(dai)NVSwitch和(he)NVLink 4.0互聯(lian)

每个GPU有(you)400 Gb/s的NVIDIA Quantum-2 CX7 InfiniBand，每个虚拟机有3.2Tb/s的無(wu)阻(zu)塞(sai)胖(pang)樹(shu)型网络

NVSwitch和NVLink 4.0在每个虚拟机的8个本(ben)地(di)GPU之(zhi)間(jian)具有3.6TB/s的雙(shuang)向(xiang)帶(dai)寬(kuan)

第(di)四(si)代英特(te)爾(er)至(zhi)强可(ke)擴(kuo)展(zhan)處(chu)理(li)器(qi)

PCIE Gen5到(dao)GPU互连，每个GPU有64GB/s带宽

16通道4800MHz DDR5 DIMM

数亿美元撐(cheng)起(qi)來(lai)的算力

大(da)约五(wu)年(nian)前(qian)，OpenAI向微软提(ti)出(chu)了一个大膽(dan)的想(xiang)法(fa)——建(jian)立(li)一个可以永(yong)遠(yuan)改(gai)變(bian)人(ren)机交(jiao)互方(fang)式(shi)的人工(gong)智能系(xi)統(tong)。

當(dang)時(shi)，沒(mei)人能想到，这將(jiang)意(yi)味(wei)著(zhe)AI可以用純(chun)語(yu)言(yan)創(chuang)造出人類(lei)所(suo)描(miao)述(shu)的任(ren)何圖(tu)片，人类可以用聊(liao)天机器人来寫(xie)詩(shi)、写歌(ge)詞(ci)、写論(lun)文、写郵(you)件(jian)、写菜(cai)單(dan)……

为了建立这个系统，OpenAI需要很(hen)多(duo)算力——可以真(zhen)正(zheng)支(zhi)撑起超大规模计算的那種(zhong)。

但(dan)問(wen)題(ti)是，微软能做(zuo)到嗎(ma)？

畢(bi)竟(jing)，当时既(ji)没有能滿(man)足(zu)OpenAI需要的硬(ying)件，也无法確(que)定(ding)在Azure雲(yun)服(fu)務(wu)中(zhong)構(gou)建这樣(yang)龐(pang)大的超级计算机會(hui)不会直(zhi)接(jie)把(ba)系统搞(gao)崩(beng)。

隨(sui)后，微软便(bian)開(kai)啟(qi)了一段(duan)艱(jian)難(nan)的摸(mo)索(suo)。

微软Azure高(gao)性(xing)能计算和人工智能產(chan)品(pin)負(fu)責(ze)人Nidhi Chappell（左(zuo)）和微软戰(zhan)略(lve)合(he)作夥(huo)伴(ban)關(guan)系高级总監(jian)Phil Waymouth（右(you)）

为了构建支持(chi)OpenAI項(xiang)目(mu)的超级计算机，它(ta)斥(chi)资数亿美元，在Azure云计算平(ping)台上将幾(ji)万个Nvidia A100芯片连接在一起，並(bing)改造了服务器机架(jia)。

此外(wai)，为了給(gei)OpenAI量(liang)身(shen)打造这个超算平台，微软十(shi)分(fen)盡(jin)心(xin)，一直在密切(qie)关註(zhu)着OpenAI的需求(qiu)，随时了解他(ta)們(men)在訓(xun)練(lian)AI时最关鍵(jian)的需要。

这么一个大工程(cheng)，成本究(jiu)竟是多少呢？微软负责云计算和人工智能的執(zhi)行(xing)副(fu)总裁(cai)Scott Guthrie不願(yuan)透(tou)露(lu)具体数目，但他表(biao)示，「可能不止(zhi)」几亿美元。

OpenAI出的难题

微软负责战略合作伙伴关系的高管(guan)Phil Waymouth指(zhi)出，OpenAI训练模型所需要的云计算基礎(chu)設(she)施(shi)规模，是業(ye)內(nei)前所未(wei)有的。

呈(cheng)指数级增(zeng)長(chang)的网络GPU集(ji)群(qun)规模，超过了业内任何人試(shi)图构建的程度(du)。

微软之所以下定決(jue)心與(yu)OpenAI 合作，是因(yin)为堅(jian)信(xin)，这种前所未有的基础设施规模将改变歷(li)史(shi)，造出全新的AI，和全新的编程平台，为客(ke)戶(hu)提供(gong)切實(shi)符(fu)合他们利(li)益(yi)的产品和服务。

現(xian)在看(kan)来，这几亿美元显然(ran)没白(bai)花(hua)——寶(bao)押(ya)對(dui)了。

在这台超算上，OpenAI能夠(gou)训练的模型越(yue)来越强大，并且(qie)解鎖(suo)了AI工具令(ling)人驚(jing)嘆(tan)的功(gong)能，几乎(hu)开启人类第四次工业革(ge)命(ming)的ChatGPT，由(you)此诞生。

非(fei)常(chang)满意的微软，在1月(yue)初(chu)又向OpenAI狂(kuang)砸(za)100亿美元。

可以說(shuo)，微软突(tu)破(po)AI超算界(jie)限(xian)的雄(xiong)心，已(yi)經(jing)得(de)到了回(hui)报。而(er)这背后体现的，是從(cong)实驗(yan)室(shi)研(yan)究，到AI产业化(hua)的轉(zhuan)变。

目前，微软的辦(ban)公(gong)软件帝(di)國(guo)已经初具规模。

ChatGPT版(ban)必(bi)應(ying)，可以幫(bang)我(wo)们搜(sou)索假期(qi)安(an)排(pai)；Viva Sales中的聊天机器人可以帮營(ying)銷(xiao)人員(yuan)写邮件；GitHub Copilot可以帮开发者(zhe)續(xu)写代碼(ma)；Azure OpenAI 服务可以讓(rang)我们訪(fang)问OpenAI的大语言模型，還(hai)能访问Azure的企(qi)业级功能。

和英伟达联手(shou)

其(qi)实，在去(qu)年11月，微软就(jiu)曾(zeng)官宣，要与Nvidia联手构建「世(shi)界上最强大的AI超级计算机之一」，来处理训练和扩展AI所需的巨(ju)大计算负載(zai)。

这台超级计算机基于微软的Azure云基础设施，使(shi)用了数以万计个Nvidia H100和A100Tensor Core GPU，及其Quantum-2 InfiniBand网络平台。

Nvidia在一份(fen)聲(sheng)明(ming)中表示，这台超级计算机可用于研究和加速(su)DALL-E和Stable Diffusion等(deng)生成式AI模型。

随着AI研究人员开始(shi)使用更强大的GPU来处理更復(fu)雜(za)的AI工作负载，他们看到了AI模型更大的潛(qian)力，这些(xie)模型可以很好地理解細(xi)微差(cha)別(bie)，从而能够同(tong)时处理許(xu)多不同的语言任务。

簡(jian)单来说，模型越大，妳(ni)擁(yong)有的数据越多，你能训练的时间越长，模型的準(zhun)确性就越好。

但是这些更大的模型很快就会到达现有计算资源(yuan)的邊(bian)界。而微软明白，OpenAI需要的超级计算机是什(shen)么样子(zi)，需要多大的规模。

这显然不是说，单纯地購(gou)買(mai)一大堆(dui)GPU并将它们连接在一起之后，就可以开始協(xie)同工作的東(dong)西(xi)。

微软Azure高性能计算和人工智能产品负责人Nidhi Chappell表示：「我们需要让更大的模型训练更长的时间，这意味着你不僅(jin)需要拥有最大的基础设施，你还必須(xu)让它长期可靠(kao)地運(yun)行。」

Azure全球基础设施总监Alistair Speirs表示，微软必须确保(bao)它能够冷(leng)卻(que)所有这些机器和芯片。比(bi)如，在較(jiao)涼(liang)爽(shuang)的氣(qi)候(hou)下使用外部(bu)空(kong)气，在炎(yan)熱(re)的气候下使用高科(ke)技蒸(zheng)发冷却器等。

此外，由于所有的机器都(dou)是同时启動(dong)的，所以微软还不得不考(kao)慮(lv)它们和電(dian)源的擺(bai)放(fang)位(wei)置(zhi)。就像(xiang)你在廚(chu)房(fang)裏(li)同时打开微波(bo)爐(lu)、烤(kao)面(mian)包(bao)机和吸(xi)塵(chen)器时可能会发生的情(qing)況(kuang)，只(zhi)不过是数据中心的版本。

大规模AI训练

完(wan)成这些突破，关键在哪(na)里？

难题就是，如何构建、操(cao)作和維(wei)護(hu)数万个在高吞(tun)吐(tu)量、低(di)延(yan)遲(chi)InfiniBand网络上互连的共(gong)置GPU。

这个规模，已经远远超出了GPU和网络设備(bei)供应商(shang)測(ce)试的範(fan)圍(wei)，完全是一片未知(zhi)的領(ling)域(yu)。没有任何人知道，在这种规模下，硬件会不会崩。

微软Azure高性能计算和人工智能产品负责人Nidhi Chappell解釋(shi)道，在LLM的训练过程中，涉(she)及到的大规模计算通常会被(bei)劃(hua)分到一个集群中的数千个GPU上。

在被稱(cheng)为allreduce的階(jie)段，GPU之间会互相(xiang)交換(huan)它们所做工作的信息(xi)。此时就需要通过InfiniBand网络進(jin)行加速，从而让GPU在下一塊(kuai)计算开始之前完成。

Nidhi Chappell表示，由于这些工作跨(kua)越了数千个GPU，因此除(chu)了要确保基础设施的可靠外，还需要大量很多系统级優(you)化才(cai)能实现最佳(jia)的性能，而这是经过许多代人的经验总結(jie)出来的。

所謂(wei)系统级优化，其中就包括(kuo)能够有效(xiao)利用GPU和网络设备的软件。

在过去的几年里，微软已经开发出了这种技术，在使训练具有几十万亿个參(can)数的模型的能力得到增长的同时，降(jiang)低了训练和在生产中提供这些模型的资源要求和时间。

Waymouth指出，微软和合作伙伴也一直在逐(zhu)步(bu)增加GPU集群的容(rong)量，发展InfiniBand网络，看看他们能在多大程度上推(tui)动保持GPU集群运行所需的数据中心基础设施，包括冷却系统、不间斷(duan)电源系统和备用发电机。

微软AI平台公司(si)副总裁Eric Boyd表示，这种为大型语言模型训练和下一波AI创新而优化的超算能力，已经可以在Azure云服务中直接獲(huo)得。

并且微软通过与OpenAI的合作，積(ji)累(lei)了大量经验，当其他合作方找(zhao)来、想要同样的基础设施时，微软也可以提供。

现在，微软的Azure数据中心已经覆(fu)蓋(gai)了全球60多个地區(qu)。

全新虚拟机：ND H100 v5

在上面这个基础架构上，微软一直在繼(ji)续改进。

今天，微软就官宣了全新的可大规模扩展虚拟机，这些虚拟机集成了最新的NVIDIA H100 Tensor Core GPU 和 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 网络。

通过虚拟机，微软可以向客户提供基础设施，根(gen)据任何AI任务的规模进行扩展。据微软称，Azure的新ND H100 v5 虚拟机为开发者提供卓(zhuo)越的性能，同时調(tiao)用数千个GPU。

参考资料(liao)：

https://news.microsoft.com/source/features/ai/how-microsofts-bet-on-azure-unlocked-an-ai-revolution/返(fan)回搜狐(hu)，查(zha)看更多

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