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PAC 并行应用挑战赛“以赛促学,以赛促研”,铸就国产算力生态新标杆‌

2025年7月24日,第十二届并行应用挑战赛(Parallel Application Challenge,简称PAC2025)初赛评审圆满落幕。经过专家严格评选,来自清华大学、北京航空航天大学等高校的应用赛道12支队伍、优化赛道16支队伍成功晋级,将于8月齐聚鄂尔多斯HPC大会现场,展开最终角逐。 十三年深耕:从“竞赛”到“算力生态”的蝶变 自2013年创办以来,PAC大赛已成长为国内并行计算领域最具影响力的赛事,其独特的"以赛促学,以赛促研"模式,架起高校、产业与科研机构间的桥梁,成为推动国产算力生态发展的强劲引擎: 规模跨越式增长:足迹遍布全国45+城市,吸引400+单位、1800+队伍参与,2025年报名队伍突破200支。 产学研深度融合:浙江大学、上海交通大学等高校将赛事纳入学分体系;华为、并行科技等企业提供技术支持;科研成果直接应用于台风预测等实际场景。 国产化战略转型:2024年起全面启用鲲鹏国产计算平台,形成"人才培育-技术创新-应用落地"的良性循环。 大赛共同主席,中国科学院院士、北京航空航天大学钱德沛院士在本届PAC大赛开幕致辞时提到:“中国的计算机尤其是高性能计算...

Ollama 推出付费服务“Turbo”

Ollama 推出了名为“Turbo”的付费服务,旨在解决本地运行超大模型的性能瓶颈,让用户在数据中心级的硬件上运行大型开源模型,服务月费为 20 美元。 Ollama “Turbo”适用场景: 本地显卡显存不足,无法加载 120B 级别模型 需要快速原型验证、批量推理或高并发调用 希望保持本地环境简洁,同时获得接近数据中心的性能 据介绍,Ollama “Turbo”服务主要解决新模型体积过大、在普通 GPU 上难以运行或运行缓慢的问题。通过将模型运行负载转移到云端,用户可以释放本地计算机(Mac, Windows, Linux)的性能。在预览阶段,Turbo 支持 gpt-oss-20b 和 gpt-oss-120b 模型。 该服务与 Ollama 的 CLI、API 以及 JavaScript/Python 库完全兼容。Ollama 承诺不会记录或保留通过 Turbo 模式进行的任何查询,所有硬件均位于美国。

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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