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TIOBE 8 月榜单:Julia 首次进入前 20 名

TIOBE 公布了 2023年 8 月的编程语言排行榜。 Julia 在本月榜单中实现历史性突破,成功跻身TIOBE 指数前 20 名。Julia 诞生于大约 13 年前,是一种非常年轻的编程语言;尤其适用于数据科学和数学计算领域。 TIOBE CEOPaul Jansen 认为,促使Julia 突破重围的独特之处在于,它比 Python 更快、比 R 更适合编写大型系统、且比 Matlab 成本更低。“因此,速度、可扩展性和开源性使 Julia 成为一个有吸引力的选择。另一方面,Julia 比提到的其他 3 种语言需要更多的编程技能;因此,它能否在 'big boys' 之间保持自己的地位令人拭目以待。” 此外,COBOL 自上月重新进入Top 20 名后,本月排名继续攀升至榜单第 15 位。 TIOBE 8 月 TOP 20 编程语言 PHP 由上月的榜单第 9 跌至第 10;Assembly language 挤掉MATLAB 重回Top 10,排名从第 14 上升到第 9,MATLAB 则下降至第 13 位。 除此之外的一些其他排名变化有: Scratch的排名从 12 升至 ...

大语言模型推理性能优化之七策

编者按:随着大语言模型在自然语言处理中的广泛应用,如何提高其在实际部署中的推理速度成为一个非常关键的问题。 本文详细介绍了当前提高大语言模型推理速度的七大策略,包括使用低精度计算、模型量化、使用适配器微调、采用模型剪枝、批量推理、多 GPU 并行和采> 用其他推理优化工具等方法。这些方法各有利弊,作者通过具体的实例说明它们的使用效果,让读者比较清晰地了解当前这一领域的技术发展情况。 本文内容丰富全面,对那些想要将大语言模型应用到实际产品中的工程师有很强的参考价值。读者可以通过本文找出适合自己场景的推理优化策略,也可以进一步深入了解这一领域的最新进展。推荐对落地大语言模型应用感兴趣的读者阅读本文。 以下是译文,Enjoy! 作者| Sergei Savvov 编译 | 岳扬 Image generated with Stable Diffusion 各类公司,不论是小型创业公司还是大型企业,都希望好好利用现代化的大语言模型,并将其融入到公司的产品和基础软件中。然而,这些公司一般都将遇到一个挑战:这些大模型在部署(推理)时需要消耗大量的算力资源。 加快模型推理速度已经成为开发者们所面...

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