📢 Gate廣場獨家活動: #PUBLIC创作大赛# 正式開啓!
參與 Gate Launchpool 第 297 期 — PublicAI (PUBLIC),並在 Gate廣場發布你的原創內容,即有機會瓜分 4,000 枚 $PUBLIC 獎勵池!
🎨 活動時間
2025年8月18日 10:00 – 2025年8月22日 16:00 (UTC)
📌 參與方式
在 Gate廣場發布與 PublicAI (PUBLIC) 或當前 Launchpool 活動相關的原創內容
內容需不少於 100 字(可爲分析、教程、創意圖文、測評等)
添加話題: #PUBLIC创作大赛#
帖子需附帶 Launchpool 參與截圖(如質押記錄、領取頁面等)
🏆 獎勵設置(總計 4,000 枚 $PUBLIC)
🥇 一等獎(1名):1,500 $PUBLIC
🥈 二等獎(3名):每人 500 $PUBLIC
🥉 三等獎(5名):每人 200 $PUBLIC
📋 評選標準
內容質量(相關性、清晰度、創意性)
互動熱度(點讚、評論)
含有 Launchpool 參與截圖的帖子將優先考慮
📄 注意事項
所有內容須爲原創,嚴禁抄襲或虛假互動
獲獎用戶需完成 Gate廣場實名認證
Gate 保留本次活動的最終解釋權
過去大家拼命上雲, 但推理階段的單位算力成本讓很多團隊意識到:長週期、大規模的 AI 推理在雲上燒錢太快. AI 原生應用更適合將關鍵推理任務下沉到本地機房, 既降低延遲又節省帶寬和雲租用費用
爭奪內存是深度學習訓練早期的典型特徵(誰的顯存大誰贏) , 但今天:
存儲到 GPU 的數據吞吐極限直接影響推理 QPS
GPU 與 CPU/加速卡之間的交互速度是流水線性能的上限
單機櫃 AI 集羣功耗可達數十千瓦,PD設計不合理會直接卡死算力部署規模
如果數據中心布局還停留在 2015 年傳統 Web/數據庫業務的設計範式,就會在 AI 工作負載下直接翻車
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