����� 152 162 187 113 139 108 153 158 161 131 1464 31 ����� 175 143 194 105 88 107 168 109 195 150 1434 32 ����� 140 137 159 135 138 112 128 211 109 162 1431 33 ��� 140 132 136 113 130 142 197 162 141 107 1400 ����� 39 38 31 48 27 183 17 ����� 45 26 36 45 30 182 18 ����� 53 45 12 20 45 175 18 ����� 47 43 23 30 32 175 20 ����� 59 40 1 20 50 170 21 ����� 51 42 3 30 42 168 21 ����� 17 37 20 53 41 168 23 ����� 30 47 120 45 ����� 8 3 55 20 29 115 45 ����� 26 1 37 45 6 115 47 ����� 24 31 19 20 20 114 48 ����� 12 21 32 20 28 113 49 ����� 6 13 24 27 33 103 50 ����� 36 33 6 1 26 102 51 ����� 2 6 50 27 14 99 52 ����� 34

Bot) 工作负载中实现了 1.2 倍的代际吞吐性能提升 6。 收益 • 提升 NLP 应用的性能 显著化解 NLP 中频繁的向 72B 最大可支持参数规模 eRDMA 集群 batchsize>32 内存资源丰富 eRDMA 集群化部署 g8i g8i g8i g8i g8i g8i 5 千帆大模型平台利用百度智能云平台中丰富的英特尔® 至强® 可扩展处理器资源，加速 LLM 模 型推理，满足 16-bit output 32-bit acc output 32-bit acc output 8-bit input 8-bit input Intel® AVX-512 (VNNI) Intel® AMX 8-bit new instruction vpdpbusd 8-bit input 8-bit input 32-bit acc input 32-bit acc output input 32-bit acc input 32-bit acc input 8-bit new instruction vpdpbusd 8-bit input 8-bit input 32-bit acc input 32-bit acc input 8-bit new instruction vpdpbusd 8-bit input 8-bit input 32-bit acc

1 / 32 摘 要 本研究基于 LTE-V2X 直连通信技术，对预警类应用的功能安全进行了系统分析。研究背景指出， 传统的功能安全分析方法主要针对单车系统，近年来 V2X 技术逐渐发展，智能网联汽车应用不断 增加，但缺乏系统性的功能安全分析方法。本研究选取前向碰撞预警（FCW）、交叉路口碰撞预警 （ICW）和闯红灯预警（RLVW）三个典型应用场景，对基于 LTE-V2X 预警类应用的功能安全分 在总结及展望部分，建议以本研究为开端，将 GB/T 34590 的功能安全分析方法拓展至 V2X 系统。 本研究的主要结论为：QM 级别的功能安全设计能够满足 V2X 预警类应用的需求。 2 / 32 Executive Summary This study conducts a systematic functional safety analysis for LTE-V2X warning potential hazards in typical V2X warning scenarios can be managed with QM-level safety measures. 3 / 32 目 录 摘 要.........................................................................................

53% 35% 2025 18 10 Q 4% 18% 35% 53% 61% 58% 44% 41% 11 Q 2% 15% 17% 22% 24% 28% 32% 41% 44% 44% 58% 58% 19 (EY Change Experience) 2025 20 ◼ ◼ ◼ ◼ ◼ ◼ P e r s o n a 22% 13% 39% 23 2025 24 13 Q 26% 22% 13% 39% ◼ ◼ ◼ ◼ ◼ 68% 46% 15% 7% 32% 525 7% 15% 46% 32% 2025 26 14 Q 21% 39% 16% 8% 16% 527 15 Q 2 ≥1000 500-1000 300-500 100-300 531 1993 Michael Hammer James Champy 83% 76% 68% 67% 66% 19 Q 0% 66% 67% 68% 76% 83% 2025 32 4 533 20 2025 34 21 Q 46% 25% 20% 9% 54% 25% 29% 9% 535 APQC American Productivity and

......................................32 1、IP 溯源 .............................................................................................................. 32 2、ID 溯源 ............................. Windows 2000 / Server2003 / Windows XP： %SystemRoot%\System32\Winevt\Logs\*.evtx Windows Vista / 7 / 10 / Server2008 及以上版本： %SystemRoot%\System32\Config\*.evtx Windows 事件日志中，它记录为事件 ID=4625 表示失败，记录为事件 ID=4624 或内存资源占用长时间过高的进程 2、没有签名验证信息的进程 3、进程的路径是否合法、常规 4、没有描述信息的进程 显示 进程--PID--服务：​ tasklist /svc 开始--运行--输入 msinfo32，依次点击“软件环境→正在运行任务”就可以 查看到进程的详细信息，比如进程路径、进程 ID、文件创建日期、启动时间等。 寸光网络安全工作室 第 7 页 共 34 页 通过微软官方提供的 Process

...........17 图31： PaLM2 的从小到大的四种版本 .........................................................18 图32： PaLM2 在部分测试中体现出了优异性 ...................................................18 图33： ChatGPT App 欢迎界面 资料来源：知乎，国信证券经济研究所整理 我们可以粗略的计算训练 1750 亿参数的 GPT3 所需内存，大约需要 3.2TB 以上。 静态内存方面，大多数 Transformer 都是以混合精度训练的，如 FP16+FP32，以 减少训练模型内存，则一个参数占 2 个字节，参数和优化器状态合计占用内存 1635G。而动态内存，根据不同的批量大小、并行技术等结果相差较大，通常是静 态内存的数倍。更简洁的估算方法，可以假设典型的 亿参数的 GPT3 大概需要 3.2TB 内存。 推理所需内存则较小，假设以 FP16 存储，175B 参数的 GPT3 推理大约需要内存 327G，则对应 4 张 80G A100，如果以 FP32 运算，则需要 10 张。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 9 表2：大语言模型的计算 公式 注释 模型参数 优化器内存 梯度内存 激活重计算 模型训练内存

...........17 图31： PaLM2 的从小到大的四种版本 .........................................................18 图32： PaLM2 在部分测试中体现出了优异性 ...................................................18 图33： ChatGPT App 欢迎界面 资料来源：知乎，国信证券经济研究所整理 我们可以粗略的计算训练 1750 亿参数的 GPT3 所需内存，大约需要 3.2TB 以上。 静态内存方面，大多数 Transformer 都是以混合精度训练的，如 FP16+FP32，以 减少训练模型内存，则一个参数占 2 个字节，参数和优化器状态合计占用内存 1635G。而动态内存，根据不同的批量大小、并行技术等结果相差较大，通常是静 态内存的数倍。更简洁的估算方法，可以假设典型的 亿参数的 GPT3 大概需要 3.2TB 内存。 推理所需内存则较小，假设以 FP16 存储，175B 参数的 GPT3 推理大约需要内存 327G，则对应 4 张 80G A100，如果以 FP32 运算，则需要 10 张。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 9 表2：大语言模型的计算 公式 注释 模型参数 优化器内存 梯度内存 激活重计算 模型训练内存

o1-mini v 基于DeepSeek-V3训 练DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 v DeepSeek-R1 的输出， 蒸馏了 6 个小模型开 源给社区 v 其中 32B 和 70B 模型 在多项能力上实现了 对标 OpenAI o1-mini 的效果。 15 DeepSeek的惊天动地事迹 2024.1.25: 发布DeepSeek-Coder 2024 近期：各行业开始研究部署... 1.DeepSeek简介 16 DeepSeek是谁？咱们通俗说一说...... 基于 Llama 、 Qwen 六个密集模型 （1.5b、7b、8b、 14b、32b、70b） 大师 徒弟 蒸馏版 训练 DeepSeek- R1- Zero DeepSeek- R1 蒸馏 满血版 DeepSeek-V3 671b 17 DeepSeek破圈席卷全球 运行机器 R1-1.5b 4GB+ 8GB+ 5GB 个人普通机 R1-7b 12GB+ 16GB+ 10GB 个人普通机 R1-8b 16GB+ 32GB+ 15GB 个人普通机 R1-14b 24GB+ 64GB+ 30GB 专用服务器 R1-32b 48GB+ 128GB+ 60GB GPU服务器 R1-70b 80GB+ 256GB+ 120GB GPU服务器 V3\R1-671B