#Nvidia 與 #哈佛大學 研究人員利用原本用於電腦視覺的 #神經網路,發展出一個能協助科學家研究罕見細胞型態的深度學習工具,稱為 #AtacWorks。
AtacWorks過去在32個CPU核心的系統上完成整個基因組的推論(inference)需要15小時,而跑在Nvidia Tensor Core GPU的系統上,只需不用30分鐘即可完成。
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過16萬的網紅邦尼幫你,也在其Youtube影片中提到,GIGABYTE AERO 15 OLED 開箱評測實測 評價實際表現 創作者 高效能 2021 筆電推薦, 實測 NVIDIA GeForce RTX 3070 搭配 i7-10870H 的實際性能表現,邦尼帶來性能跑分 Premiere Pro 剪輯實測 螢幕色域表現 充電速度 續航測試 遊戲光...
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tensor跑分 在 張嘉哲 骨科醫師 Facebook 的精選貼文
【下肢疼痛根源:脛骨外轉】
https://www.ptt.cc/bbs/MuscleBeach/M.1603988744.A.475.html
圖文交錯版可看PTT
脛骨(小腿)外轉
很多下肢疼痛的人都有
但卻不甚被重視的問題👀
究竟什麼是脛骨外轉呢
顧名思義,就是小腿骨往外側轉出去啦
在人的身上的外觀
最主要就是以✔️腳掌外八✔️來表現
根據足底壓力的動態分析
我們力量傳遞方向本來就會朝約外側10度前進(朝著第二根腳趾)
所以大部分的人多多少少都有些微外八
但若有過多的外轉(外八)產生時
會產生一連串下肢力量傳遞的問題⚠️
⚠️包含:扁平足、拇趾外翻、足底筋膜炎、膝蓋疼痛等⚠️
上述問題與脛骨外轉
有如雞生蛋蛋生雞
無法清楚分析出誰先誰後
但卻互相影響甚巨
為什麼會產生脛骨外轉的問題呢?
常見的狀況有
1️⃣股骨(大腿、髖關節)內轉
2️⃣附著到脛骨外側的肌肉、筋膜過緊
3️⃣腳掌往外偏(外八)
1️⃣股骨內轉
常肇因於闊筋膜張肌緊繃
闊筋膜張肌主要功用是髖屈
但在髖屈的同時會產生股骨內轉
(走路跑步都要髖屈、久坐也是髖屈、以前大家最愛的仰臥起坐也是髖屈)
股骨內轉後
為維持身體往正前方
就會出現脛骨外轉
2️⃣脛骨外側肌肉筋膜過緊
首要兇手就是髂脛束
緊繃的髂脛束會直接把脛骨拉到外轉
3️⃣腳掌往外偏(外八)
因腳踝骨頭結構的關係
腳掌呈現外八必定會帶著脛骨外轉
足部原因造成的外八
多肇因於✔️腳踝或大腳趾背屈不足✔️
在步態的腳跟離地(推進期, push-off)時
無法在額狀面維持腳掌往正前方
就會在水平面產生腳掌外八來彌補
同時帶動脛骨外轉
脛骨外轉久了後
會造成近端脛腓關節卡住
增加處理脛骨外轉的難度😫
處理脛骨外轉
需要評估上述的問題
✔️股骨內轉就要鬆闊筋膜張肌(Tensor Fascia Lata)、訓練臀中肌
✔️髂脛束(IT band)緊就要鬆、伸展
✔️近端脛腓關節卡住就要鬆動
✔️腳踝背屈受限就要鬆動關節、伸展跟腱
✔️大腳趾背屈受限就要伸展足底筋膜
✔️還要訓練脛骨內轉的穩定肌群:膕肌
至於為何要處理脛骨外轉
如上所述
脛骨外轉常伴隨股骨內轉
當這兩項同時出現時
就會產生⚠️髕骨外翻、⚠️足弓塌陷、⚠️拇趾外翻、⚠️足底筋膜炎等問題
下肢許多疼痛都與脛骨外轉相關
不要再說扭到腳踝會自己好
一堆人腳踝活動度都沒恢復
造成上述的腳踝背屈受限、產生脛骨外轉
進一步產生膝蓋、髖關節、骨盆、脊椎亂七八糟的代償
若想完整處理
還是需要找熟悉運動治療的物理治療師
#脛骨外轉 #外八 #扁平足 #足弓塌陷 #拇趾外翻 #髕骨外翻 #髂脛束
#動作控制 #疼痛治療 #運動治療
#KineticControl #UncontrolledMovement
#UncontrolledTibiaExternalRotation
#傷後復健要與生活連結
#解離運動聽過沒有 #極致的動作控制
#3D動作分析
tensor跑分 在 零壹科技 Facebook 的精選貼文
#NVIDIA
NVIDIA 以泛用化 GPU 為基礎,站穩高效能運算市場,並將觸角逐漸延伸到人工智慧和自駕車輛等新興應用領域,使 2020 年夏天市值連續超車英特爾和三星,證實外界多麼看好「皮衣教主」昭示天下的「美好未來」。無論個人電腦與高效能運算領域,從「電競筆電非有 Max-Q 不可」現象到超級電腦 Top500 清單滿滿的NVIDIA GPU,優勢地位看似牢不可破。
NVIDIA旗艦 GPU 也隨著製程演進而持續「恐龍化」,Ampere 世代之首 A100 是一顆台積電 7 奈米製程、540 億電晶體的巨獸,像更多執行單元、更大記憶體子系統頻寬、一直更新的 DGX 超級電腦等,是各位也都耳熟能詳,甚至早就令人哈欠連連的「標準劇情」了。
關於人工智慧應用,NVIDIA A100 最重要的特色,莫過於自行定義的 TF32(Tensor Float 32)浮點數格式。理所當然的,TF32 在 A100 一定跑得很快,因所需頻寬僅為前代 V100 一半或三分之一,更能餵飽嗷嗷待哺的龐大 Tensor Core。
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tensor跑分 在 邦尼幫你 Youtube 的最佳貼文
GIGABYTE AERO 15 OLED 開箱評測實測 評價實際表現 創作者 高效能 2021 筆電推薦, 實測 NVIDIA GeForce RTX 3070 搭配 i7-10870H 的實際性能表現,邦尼帶來性能跑分 Premiere Pro 剪輯實測 螢幕色域表現 充電速度 續航測試 遊戲光追 發熱散熱表現溫度、評價、推薦、值不值得買。
AERO 15 OLED 搭載 15.6 吋 4K 16:9 的 三星 AMOLED 顯示器,實測擁有 100% DCI-P3 , 93% Adobe RGB , 100% sRGB 螢幕亮度可達 400 尼特,效能上採用 NVIDIA GeForce RTX 3070 搭配 i7-10870H + 32GB RAM + 1TB m.2 PCIe SSD,本集也將帶來 230W 充電速度實測 , 續航力測試 電力 電量測試 、跑分測試 PCMARK 10 , CineBench R23 , 3DMark , Premiere Pro 2020 , 輸出測試 , Minecraft 遊戲幀數 ,邦尼本集帶來更完整的效能快充續航等超完整實機實際測評。
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邦尼找重點:
0:00 邦尼幫你 開場
00:34 外觀設計 / A 面
01:10 重量 / 單手開闔
01:23 B 面 / 窄邊框 / 三星 4K AMOLED
01:48 C 面 / 遮罩
02:00 鍵盤 / RGB / 編程
02:17 鍵盤 / 手感 / 薄膜
02:30 螢幕亮度調整 / 觸控板
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邦尼老實說:本影片係由 GIGABYTE 有償委託測試,並由邦尼幫你秉持第三方評測的客觀事實,衷心製作消費者體驗報告。
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以「邦尼幫你」為出發點,秉持著「科技很簡單,新奇可以好好玩」的初衷,以更多實境使用場景及戲劇內容豐富以往艱澀難懂的科技資訊,回歸消費者角度思考產品價值,並以「幫你玩、幫你測、幫你試」等實測內容給予產品評價,此外更期許能夠成為「更貼近消費者觀點」的內容創作者及具有媒體影響力的科技內容創造團隊。
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1.原文連結:連結過長者請使用短網址。
https://bre.is/yrE3tTGv
2.原文標題:標題須完整寫出(否則依板規刪除並水桶)。
雖然 Google 強調跑分不等於體驗,不過 Google Tensor 的 CPU 跑分甚至低於 A12 Bionic
3.原文來源(媒體/作者):例:蘋果日報/王大明(若無署名作者則不須)
cool3c/Chevelle.fu
4.原文內容:請刊登完整全文(否則依板規刪除並水桶)。
雖然跑分表現不代表實際體驗出色,但卻是不少消費者選購智慧手機、電腦的依據,畢竟可量化的數字比起虛無飄渺的真實體驗來的容易理解,而 Google 在 Pixel 6 系列的發表活動就直接坦言 Tensor 比起跑分成績更著重使用體驗,讓消費者先有預期心理 Tensor 不是一款跑分怪獸;只是令人意外的是,根據國外貼出的 Geekbench 測試表現, Tensor 跑分不僅是不及當代旗艦處理器,甚至無論單核或是多核皆比 2018 年蘋果的 A12 Bionic 還弱。
對規格控而言,恐怕難以接受 Tensor 僅有三年前手機水準的跑分結果,但回過頭看, Google 去年所推出的 Pixel 5 雖然僅使用 Snapdragon 700 系列的中高階處理器(且還不是當時最新的 700 系列),然而消費者的使用體驗仍舊出色,這也是 Google 今年用以強調跑分成績不等於體驗的鐵證。
國外媒體報導, Google Tensor 使用的配置並不差,使用雙核 Cortex-X1 搭配雙核 Cortex-A76 與 4 核 Cortex-A55 ,大致上應該是貼近 Snapdragon 865 / Snapdragon 870 的水準,不過時脈設定相當保守,應該就是導致 Tensor 在 Geekbench 跑分不佳的關鍵。
不過從目前的使用體驗,跑分真的與體驗成正比嗎?扣除執行 AAA 等級遊戲以外,多數智慧手機的使用情境皆是有機會透過異構方式分散單一核心負擔的,這也是蘋果處理器在步入" Bionic "世代後不斷強調藉由 AI 硬體加速提升使用體驗的原因,只是畢竟蘋果自主架構表現屢屢超越同級 Android 旗艦,使多數的消費者並未意識到 AI 對實際體驗的影響。
回到當前 Android 陣營的現況,得出高分的 Android 平台往往是以 8 核心以及單一高時脈 Cortex-X1 得來,確實以測試軟體而言這樣的組合容易得出單一次漂亮的結果,但回到實際使用層面則不利於長時間連續使用,畢竟高時脈 CPU 勢必帶來更多的發熱,端看這些平台在進行耐久性測試進行多輪測試,一段時間後的效能衰退就會相當明顯,並為手機帶來不可思議的高熱。
依照 Google 的理論, Google 在架構與軟體皆為 Tensor 的異構分工與多工進行最佳化,尤其是藉由 TPU 能加速且更有效率的處理包括相機、辨識等日常應用,不過這些偏向體驗的差異化恐怕仍難單純以量化方式顯示;不過畢竟筆者也還未能借到 Pixel 6 系列進行體驗,也無法確認 Tensor 是否誠如 Google 聲稱的節能與高效率,且足以讓人忘卻不盡理想的跑分。
5.心得/評論:內容須超過繁體中文30字(不含標點符號)。
雖說跑分確實不能代表實際體驗
而且Google也只是第一次自行設計SOC
不過輸給對手三年前的產品還是不太好看
或許第二代Tensor會更值得期待?
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 59.124.115.133 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/MobileComm/M.1635221261.A.2D9.html
也只能期待軟體buff了
不大一樣 高通至少還沒有輸這麼多
Google如果要認真搞SOC 應該還有很長一段路要走
這確實是比較實際的目標
不過以Pixel的銷量 我還是蠻懷疑Google的決心的
要拿到GG的先進製程也沒這麼容易吧
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