咖啡广告个案：从失败到成功的转化历程

这是一篇关于咖啡广告个案的文章，主要围绕咖啡品牌从失败到成功的转化历程来展开讨论。本文将从品牌定位、营销策略、社交媒体营销和广告创意四个方面来阐述咖啡广告个案的转化历程，以此为案例，提供给其他品牌参考和借鉴。

品牌定位的转变

咖啡广告个案是一家咖啡品牌，最初的定位是高端市场，在国内市场上并没有取得成功。这时，品牌决定转变定位，定位于年轻、时尚和亲民消费者群体。这个决定是品牌成功转型的重要一步。品牌定位的转变并不是易如反掌的，需要在市场调查的基础上做出决策。品牌需要了解消费者的需求和喜好，根据市场需求调整自己的品牌定位，使其更符合市场需求。品牌定位调整后，还需要适应市场，并根据消费者的反馈不断调整自己，以最终成功。

营销策略的改变

咖啡广告个案为了吸引年轻、时尚和亲民消费者群体的关注，采取了新的营销策略，主要体现在以社交媒体为主导，将品牌形象和产品特点与年轻消费者的生活方式融合在一起，以此来吸引年轻消费者的注意力。通过社交媒体平台，品牌可以更好地了解消费者的需求和喜好，从而适应消费者需求，调整自己的产品与服务，进而提高品牌形象和产品销量。此外，该品牌还采用了每日推出一款新品和限时活动等策略，以激发消费者的购买欲望。

社交媒体营销的推广

社交媒体是现今营销推广的重要平台之一，咖啡广告个案也是在社交媒体上取得较大成功的品牌之一。品牌在社交媒体上推出了多种营销活动，例如微博、微信、抖音等，同时，借助明星代言和网红推广等方式，向更多的消费者传递品牌形象和产品特点。社交媒体营销可以使品牌更具互动性，借助消费者的反馈，提高自己的品牌形象和产品销量。咖啡广告个案在社交媒体上推出的多种营销活动，不仅有助于吸引消费者注意力，还可以通过社交媒体分享，迅速传播品牌信息，提高品牌在市场上的知名度和影响力。

广告创意和创新

广告创意和创新是品牌取得成功的重要一步。在咖啡广告个案的转化历程中，广告创意和创新在品牌成功中发挥了重要作用。品牌通过创新和创意，设法使自己的广告更具有吸引力和影响力。例如，品牌利用当下流行的文化元素作为品牌营销的核心内容，制作了一系列有趣、具有情感和激励性的广告视频，吸引了消费者的关注，从而提高品牌的知名度和影响力。

总结

咖啡广告个案的转化历程是一个成功品牌的经典案例，其品牌定位、营销策略、社交媒体营销和广告创意等四个方面在品牌发展过程中起到至关重要的作用。该案例向我们展示了品牌如何在市场上获得成功，强调了品牌必须不断地了解消费者需求和市场情况，并适时调整自己的产品和服务，以提高品牌形象和影响力。如果其他品牌能够从中吸取经验和教训，那么成功的机会将更加靠近。问答话题：1. 咖啡广告个案的品牌转型过程是怎样的？答：咖啡广告个案最初的品牌定位是高端市场，但并没有取得成功。后来，品牌决定转变定位，以年轻、时尚和亲民消费者群体为主要目标群体。通过对市场调查和消费者需求的持续了解，品牌调整了自身定位，最终成功转型。2. 咖啡广告个案的营销策略有哪些？答：咖啡广告个案采用了多种营销策略，最主要的是以社交媒体为主导，将品牌形象和产品特点与年轻消费者的生活方式融合在一起，以此来吸引年轻消费者的注意力。此外，该品牌还采用了每日推出一款新品和限时活动等策略，以激发消费者的购买欲望。3. 咖啡广告个案的广告创意与创新有哪些？答：咖啡广告个案实施了多种广告创意和创新，如利用当下流行的文化元素作为品牌营销的核心内容，制作了一系列有趣、具有情感和激励性的广告视频，吸引了消费者的关注，从而提高品牌的知名度和影响力。这种广告创意和创新为品牌带来良好的市场反响和销售业绩。

咖啡广告个案：从失败到成功的转化历程随机日志

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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>谷(gu)歌(ge)最(zui)強(qiang)AI超(chao)算(suan)碾(nian)壓(ya)英(ying)偉(wei)達(da)A100！TPU v4性(xing)能(neng)提(ti)升(sheng)10倍(bei)，細(xi)節(jie)首(shou)次(ci)公(gong)開(kai)

新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：好(hao)困(kun) 桃(tao)子(zi)

【新智元導(dao)讀(du)】微(wei)軟(ruan)為(wei)ChatGPT打(da)造(zao)專(zhuan)用(yong)超算，砸(za)下(xia)幾(ji)億(yi)美(mei)元，用了(le)上(shang)萬(wan)張(zhang)A100。現(xian)在(zai)，谷歌首次公布(bu)了自(zi)家(jia)AI超算的(de)细节——性能相(xiang)較(jiao)上代(dai)v3提升10倍，比(bi) A100强1.7倍。此(ci)外(wai)，據(ju)說(shuo)能和(he)H100對(dui)打的芯(xin)片(pian)已(yi)經(jing)在研(yan)發(fa)了。

雖(sui)然(ran)谷歌早(zao)在2020年(nian)，就(jiu)在自家的數(shu)据中(zhong)心(xin)上部(bu)署(shu)了當(dang)時(shi)最强的AI芯片——TPU v4。

但(dan)直(zhi)到(dao)今(jin)年的4月(yue)4日(ri)，谷歌才(cai)首次公布了這(zhe)臺(tai)AI超算的技(ji)術(shu)细节。

論(lun)文(wen)地(di)址(zhi)：https://arxiv.org/abs/2304.01433

相比於(yu) TPU v3，TPU v4的性能要(yao)高(gao)出(chu)2.1倍，而(er)在整(zheng)合(he)4096個(ge)芯片之(zhi)後(hou)，超算的性能更(geng)是(shi)提升了10倍。

另(ling)外，谷歌還(hai)聲(sheng)稱(cheng)，自家芯片要比英伟达A100更快(kuai)、更节能。

與(yu)A100对打，速(su)度(du)快1.7倍

论文中，谷歌表(biao)示(shi)，对于規(gui)模(mo)相当的系(xi)統(tong)，TPU v4可(ke)以(yi)提供(gong)比英伟达A100强1.7倍的性能，同(tong)时在能效(xiao)上也(ye)能提高1.9倍。

另外，谷歌超算速度还要比Graphcore IPU Bow快約(yue)4.3倍至(zhi)4.5倍。

谷歌展(zhan)示了TPU v4的封(feng)裝(zhuang)，以及(ji)4个安(an)装在電(dian)路(lu)板(ban)上的封装。

与TPU v3壹(yi)樣(yang)，每(mei)个TPU v4包(bao)含(han)兩(liang)个TensorCore（TC）。每个TC包含四(si)个128x128矩(ju)陣(zhen)乘(cheng)法(fa)單(dan)元（MXU），一个具(ju)有(you)128个通(tong)道（每个通道16个ALU），以及16 MiB向(xiang)量(liang)存(cun)儲(chu)器(qi)（VMEM）的向量處(chu)理(li)单元（VPU）。

两个TC共(gong)享(xiang)一个128 MiB的公共存储器（CMEM）。

值(zhi)得(de)註(zhu)意(yi)的是，A100芯片与谷歌第(di)四代TPU同时上市(shi)，那(na)麽(me)其(qi)具體(ti)性能对比如(ru)何(he)？

谷歌分(fen)別(bie)展示了在5个MLPerf基(ji)準(zhun)測(ce)試(shi)中每个DSA的最快性能。其中包括(kuo)BERT、ResNET、DLRM、RetinaNet、MaskRCNN。

其中，Graphcore IPU在BERT和ResNET提交(jiao)了結(jie)果(guo)。

如下展示了两个系统在ResNet和BERT的结果，點(dian)之間(jian)的虛(xu)線(xian)是基于芯片数量的插(cha)值。

TPU v4和A100的MLPerf结果都(dou)擴(kuo)展到比IPU更大(da)的系统（4096个芯片对比256个芯片）。

对于相似(si)规模的系统，TPU v4在BERT上比A100快1.15倍，比IPU快大约4.3倍。对于ResNet，TPU v4分别快1.67倍和大约4.5倍。

对于在MLPerf基准测试上的功(gong)耗(hao)使(shi)用情(qing)況(kuang)，A100平(ping)均(jun)上使用了1.3倍至1.9倍的功率(lv)。

峰(feng)值每秒(miao)浮(fu)点運(yun)算次数是否(fou)能預(yu)测實(shi)際(ji)性能？許(xu)多(duo)機(ji)器學(xue)習(xi)領(ling)域(yu)的人(ren)認(ren)为峰值每秒浮点运算次数是一个很(hen)好的性能代理指(zhi)標(biao)，但实际上並(bing)非(fei)如此。

例(li)如，盡(jin)管(guan)在峰值每秒浮点运算次数上僅(jin)具有1.10倍的優(you)勢(shi)，TPU v4在两个MLPerf基准测试上比IPU Bow在相同规模的系统上快4.3倍至4.5倍。

另一个例子是，A100的峰值每秒浮点运算次数是TPU v4的1.13倍，但对于相同数量的芯片，TPU v4卻(que)快1.15倍至1.67倍。

如下如圖(tu)使用Roofline模型(xing)展示了峰值FLOPS/秒与內(nei)存帶(dai)寬(kuan)之间的關(guan)系。

那么，問(wen)題(ti)來(lai)了，谷歌为什(shen)么不(bu)和英伟达最新的H100比较？

谷歌表示，由(you)于H100是在谷歌芯片推(tui)出后使用更新技术制(zhi)造的，所(suo)以沒(mei)有將(jiang)其第四代產(chan)品(pin)与英伟达当前(qian)的旗(qi)艦(jian)H100芯片進(jin)行(xing)比较。

不過(guo)谷歌暗(an)示，它(ta)正(zheng)在研发一款(kuan)与Nvidia H100競(jing)爭(zheng)的新TPU，但没有提供詳(xiang)细信(xin)息(xi)。谷歌研究(jiu)員(yuan)Jouppi在接(jie)受(shou)路透(tou)社(she)采(cai)訪(fang)时表示，谷歌擁(yong)有「未(wei)来芯片的生(sheng)产线」。

TPU vs GPU

在ChatGPT和Bard「決(jue)一死(si)戰(zhan)」的同时，两个龐(pang)然大物(wu)也在幕(mu)后努(nu)力(li)运行，以保(bao)持(chi)它們(men)的运行——英伟达CUDA支(zhi)持的GPU（图形(xing)处理单元）和谷歌定(ding)制的TPU（张量处理单元）。

換(huan)句(ju)話(hua)说，这已经不再(zai)是关于ChatGPT与Bard的对抗(kang)，而是TPU与GPU之间的对决，以及它们如何有效地进行矩阵乘法。

由于在硬(ying)件(jian)架(jia)構(gou)方(fang)面(mian)的出色(se)設(she)計(ji)，英伟达的GPU非常(chang)適(shi)合矩阵乘法任(ren)務(wu)——能有效地在多个CUDA核(he)心之间实现并行处理。

因(yin)此從(cong)2012年开始(shi)，在GPU上訓(xun)練(lian)模型便(bian)成(cheng)为了深(shen)度学习领域的共識(shi)，至今都未曾(zeng)改(gai)變(bian)。

而隨(sui)著(zhe)NVIDIA DGX的推出，英伟达能夠(gou)为几乎(hu)所有的AI任务提供一站(zhan)式(shi)硬件和软件解(jie)决方案(an)，这是竞争对手(shou)由于缺(que)乏(fa)知(zhi)识产權(quan)而無(wu)法提供的。

相比之下，谷歌則(ze)在2016年推出了第一代张量处理单元（TPU），其中不仅包含了专門(men)为张量计算优化(hua)的定制ASIC（专用集(ji)成电路），并且(qie)还針(zhen)对自家的TensorFlow框(kuang)架进行了优化。而这也讓(rang)TPU在矩阵乘法之外的其他(ta)AI计算任务中具有优势，甚(shen)至还可以加(jia)速微調(tiao)和推理任务。

此外，谷歌DeepMind的研究人员还找(zhao)到了一種(zhong)能够創(chuang)造出更好矩阵乘法算法的方法——AlphaTensor。

然而，即(ji)便谷歌通过自研的技术和新興(xing)的AI计算优化方法取(qu)得了良(liang)好的成果，但微软与英伟达長(chang)久(jiu)以来的深度合作(zuo)，则通过利(li)用各(ge)自在行業(ye)上的積(ji)累(lei)，同时扩大了雙(shuang)方的竞争优势。

第四代TPU

时间回(hui)到21年的谷歌I/O大會(hui)上，劈(pi)柴(chai)首次公布了谷歌最新一代AI芯片TPU v4。

「这是我(wo)们在谷歌上部署的最快的系统，对我们来说是一个具有歷(li)史(shi)意義(yi)的裏(li)程(cheng)碑(bei)。」

这次的改进已经成为构建(jian)AI超算的公司(si)之间竞争的关鍵(jian)点，因为像(xiang)谷歌的Bard、或(huo)OpenAI的ChatGPT類(lei)似的大型語(yu)言(yan)模型已经在參(can)数规模上实现爆(bao)炸(zha)式增(zeng)长。

这意味(wei)着它们遠(yuan)远大于单个芯片所能存储的容(rong)量，对算力需(xu)求(qiu)是一个巨(ju)大的「黑(hei)洞(dong)」。

因此这些(xie)大模型必(bi)須(xu)分布在数千(qian)个芯片上，然后这些芯片必须協(xie)同工(gong)作数周(zhou)，甚至更长时间来训练模型。

目(mu)前，谷歌迄(qi)今为止(zhi)公开披(pi)露(lu)的最大的语言模型PaLM，有5400亿参数，便是在50天(tian)内将其分割(ge)到两台4000芯片的超級(ji)计算机上进行训练的。

谷歌表示，自家的超级计算机能够輕(qing)松(song)地重(zhong)新配(pei)置(zhi)芯片之间的連(lian)接，能够避(bi)免(mian)问题，并进行性能调优。

谷歌研究员Norm Jouppi和谷歌傑(jie)出工程師(shi)David Patterson在关于該(gai)系统的博(bo)客(ke)文章(zhang)中寫(xie)道，

「电路交换使得繞(rao)过失(shi)效組(zu)件变得容易(yi)。这种靈(ling)活(huo)性甚至允(yun)许我们改变超算互(hu)连的拓(tuo)撲(pu)结构，以加速机器学习模型的性能。」

尽管谷歌现在才发布有关其超级计算机的详细信息，但自2020年以来，该超级计算机已在位(wei)于俄(e)克(ke)拉(la)荷(he)馬(ma)州(zhou)梅(mei)斯(si)縣(xian)的数据中心内上线。

谷歌表示，Midjourney使用该系统训练了其模型，最新版(ban)的V5让所有人見(jian)识到图像生成的驚(jing)艷(yan)。

最近(jin)，劈柴在接受紐(niu)约时报采访称，Bard将从LaMDA轉(zhuan)到PaLM上。

现在有了TPU v4超算的加持，Bard只(zhi)会变得更强。

参考(kao)資(zi)料(liao)：

https://www.reuters.com/technology/google-says-its-ai-supercomputer-is-faster-greener-than-nvidia-2023-04-05/

https://analyticsindiamag.com/forget-chatgpt-vs-bard-the-real-battle-is-gpus-vs-tpus/返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看(kan)更多

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