28個SpringBoot項目中常用注解，日常開發、求職面試不再懵圈
前言在使用SpringBoot開發中或者在求職面試中都會使用到很多注解或者問到注解相關的知識。本文主要對一些常用的注解進行了總結，同時也會舉出具體例子，供大家學習和參考。注解
微軟（Microsoft）近日發布了兩個自研芯片，名為Maia和Cobalt。這兩款芯片各有不同的應用場景，但都將導入微軟自家數據中心，以支持人工智能（AI）和通用運算工作負載。
在微軟的Ignite 2023大會上，公司首次公開了這兩款自研芯片。Maia是一款專為大型語言模型（LLM）在云端訓練和推斷設計的AI加速芯片，而Cobalt是基于ARM架構的云端原生CPU，主要用于支持通用運算工作負載。
據微軟介紹，Maia芯片是為云端大型語言模型的訓練和推斷設計的，能夠提供更高效的人工智能運算能力。這款芯片將在2024年初導入微軟的數據中心，并支持Copilot或Azure OpenAI等服務。
與此同時，Cobalt芯片是基于ARM架構開發的云端原生CPU，旨在優化數據中心的效能功耗比，幫助微軟實現其永續發展目標。這款芯片支持通用運算工作負載，將為微軟的數據中心帶來更高效的能源利用。
微軟表示，這兩款芯片都是為了更好地滿足客戶需求而設計的。隨著數據中心規模的不斷擴大，自研芯片策略有望降低采購成本，同時提高服務器的能源效率。此外，隨著云端服務市場競爭的加劇，提供更多種類的服務器CPU是必要的，以實現多元化的云端運算服務。
DIGITIMES Research的數據顯示，大型數據中心業者越來越依賴自研服務器CPU。這一趨勢受到多種因素的影響，包括采購量隨數據中心規模擴大而增加、自研策略降低采購成本、自研服務器CPU更貼近業者機架高能源效率需求、云端服務市場競爭加劇以及地緣政治因素等。
除此之外，ARM在上游矽智財端和相關軟硬件生態系愈趨完善，這也是未來ARM服務器CPU需求成長的關鍵。隨著ARM架構的不斷發展，基于ARM架構的自研服務器CPU將在未來發揮更加重要的作用。
微軟發布的兩款自研芯片Maia和Cobalt是其持續推動服務器新設計的一部分。這些芯片將幫助微軟提高數據中心的能源效率和性能表現，同時降低采購成本和依賴風險。這一舉措也反映了大型數據中心業者對于自研服務器CPU的日益重視和對于高效能、低功耗計算的追求。
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