💙 Gate广场 #Gate品牌蓝创作挑战# 💙
用Gate品牌蓝,描绘你的无限可能!
📅 活动时间
2025年8月11日 — 8月20日
🎯 活动玩法
1. 在 Gate广场 发布原创内容(图片 / 视频 / 手绘 / 数字创作等),需包含 Gate品牌蓝 或 Gate Logo 元素。
2. 帖子标题或正文必须包含标签: #Gate品牌蓝创作挑战# 。
3. 内容中需附上一句对Gate的祝福或寄语(例如:“祝Gate交易所越办越好,蓝色永恒!”)。
4. 内容需为原创且符合社区规范,禁止抄袭或搬运。
🎁 奖励设置
一等奖(1名):Gate × Redbull 联名赛车拼装套装
二等奖(3名):Gate品牌卫衣
三等奖(5名):Gate品牌足球
备注:若无法邮寄,将统一替换为合约体验券:一等奖 $200、二等奖 $100、三等奖 $50。
🏆 评选规则
官方将综合以下维度评分:
创意表现(40%):主题契合度、创意独特性
内容质量(30%):画面精美度、叙述完整性
社区互动度(30%):点赞、评论及转发等数据
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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