📢 Gate广场独家活动: #PUBLIC创作大赛# 正式开启!
参与 Gate Launchpool 第 297 期 — PublicAI (PUBLIC),并在 Gate广场发布你的原创内容,即有机会瓜分 4,000 枚 $PUBLIC 奖励池!
🎨 活动时间
2025年8月18日 10:00 – 2025年8月22日 16:00 (UTC)
📌 参与方式
在 Gate广场发布与 PublicAI (PUBLIC) 或当前 Launchpool 活动相关的原创内容
内容需不少于 100 字(可为分析、教程、创意图文、测评等)
添加话题: #PUBLIC创作大赛#
帖子需附带 Launchpool 参与截图(如质押记录、领取页面等)
🏆 奖励设置(总计 4,000 枚 $PUBLIC)
🥇 一等奖(1名):1,500 $PUBLIC
🥈 二等奖(3名):每人 500 $PUBLIC
🥉 三等奖(5名):每人 200 $PUBLIC
📋 评选标准
内容质量(相关性、清晰度、创意性)
互动热度(点赞、评论)
含有 Launchpool 参与截图的帖子将优先考虑
📄 注意事项
所有内容须为原创,严禁抄袭或虚假互动
获奖用户需完成 Gate广场实名认证
Gate 保留本次活动的最终解释权
过去大家拼命上云, 但推理阶段的单位算力成本让很多团队意识到:长周期、大规模的 AI 推理在云上烧钱太快. AI 原生应用更适合将关键推理任务下沉到本地机房, 既降低延迟又节省带宽和云租用费用
争夺内存是深度学习训练早期的典型特征(谁的显存大谁赢) , 但今天:
存储到 GPU 的数据吞吐极限直接影响推理 QPS
GPU 与 CPU/加速卡之间的交互速度是流水线性能的上限
单机柜 AI 集群功耗可达数十千瓦,PD设计不合理会直接卡死算力部署规模
如果数据中心布局还停留在 2015 年传统 Web/数据库业务的设计范式,就会在 AI 工作负载下直接翻车
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