SpringBoot中使用Cache提升接口性能詳解
環(huán)境：springboot2.3.12.RELEASE + JSR107 + Ehcache + JPASpring 框架從 3.1 開始，對 Spring 應(yīng)用程序提供了透明式添加緩存的支持。和事務(wù)支持一樣，抽象緩存允許一致地使用各
5 月 24 日消息，比利時微電子研究中心（IMEC）舉辦的 ITF 世界 2024 大會上，AMD 首席執(zhí)行官蘇姿豐榮膺 imec 創(chuàng)新獎，以肯定其創(chuàng)新能力和行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)力。
蘇姿豐領(lǐng)獎之后開始介紹公司的 30x25 目標(biāo)，也就是到 2025 年將計算節(jié)點的能效提高 30 倍，蘇姿豐還預(yù)測到 2026-2027 年間，可以找到能效提升 100 倍的方法。
由于 ChatGPT 等生成式人工智能 LLMs 的爆炸式發(fā)展，對人工智能功耗的擔(dān)憂已成為人們關(guān)注的焦點，但 AMD 早在 2021 年就有遠見地預(yù)見到了 AI 應(yīng)用的功耗問題。
AMD 于是制定了 30x25 目標(biāo)，以提高數(shù)據(jù)中心計算節(jié)點的能效，并特別指出 AI 和 HPC 能耗是一個迫在眉睫的問題。
從報道中獲悉，AMD 早在 2014 年就制定了第一個雄心勃勃的能源目標(biāo)，即首創(chuàng)的 25x20 目標(biāo)，即到 2020 年將消費級處理器的能效提高 25 倍，而 AMD 已經(jīng)超額完成了這一目標(biāo)，提高了 31.7 倍。
隨著訓(xùn)練模型所需的計算能力的增加，問題只會越來越嚴(yán)重。Su 指出，第一個圖像和語音識別人工智能模型的規(guī)模過去每兩年翻一番，與過去十年計算能力的進步速度基本一致。
而現(xiàn)在，生成式人工智能模型的規(guī)模正以每年 20 倍的速度增長，超過了計算和內(nèi)存進步的速度。
蘇姿豐認為，目前最大的模型是在數(shù)萬個 GPU 上進行訓(xùn)練的，耗電量高達數(shù)萬兆瓦時，而迅速擴大的模型規(guī)模可能很快就需要數(shù)十萬個 GPU 進行訓(xùn)練，也許訓(xùn)練一個模型就需要幾千兆瓦的電力。
AMD 采取了多管齊下的戰(zhàn)略來提高能效，包括從硅架構(gòu)和先進封裝戰(zhàn)略到人工智能專用架構(gòu)、系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中心級調(diào)整以及軟硬件協(xié)同設(shè)計計劃的廣泛方法。
蘇姿豐表示 AMD 公司硅技術(shù)路線圖的下一步是 3 納米全柵極（GAA）晶體管目的是提高能效和性能，同時繼續(xù)關(guān)注先進的封裝和互連技術(shù)，以實現(xiàn)能效更高、成本效益更高的模塊化設(shè)計。
先進的封裝在擴大設(shè)計規(guī)模方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，可在單個芯片封裝的限制條件下產(chǎn)生更大的馬力，AMD 采用了 2.5D 和 3D 混合封裝，以最大限度地提高每平方毫米數(shù)據(jù)中心硅片的每瓦計算能力。
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