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日本酒店usb

国家图书馆将列出中国第一个互联网信息战略保护基地

????国家测绘图书馆

????中新网4月12日电(记者英妮)记者4月12日从中国国家图书馆获悉,国家图书馆将启动互联网信息战略保护工程,中国第一个互联网信息战略保护基地将正式挂牌。

????本项目旨在建设覆盖全国的分层分布式中国互联网信息资源采集与保存系统。通过与国内重点数字文化生产和保护机构的合作,促进互联网信息的社会保护和服务,构建国家互联网信息资源战略保障体系。

ben xiang mu zhi zai jian she fu gai quan guo de fen ceng fen bu shi zhong guo hu lian wang xin xi zi yuan cai ji yu bao cun xi tong. tong guo yu guo nei zhong dian shu zi wen hua sheng chan he bao hu ji gou de he zuo, cu jin hu lian wang xin xi de she hui bao hu he fu wu, gou jian guo jia hu lian wang xin xi zi yuan zhan lue bao zhang ti xi.

????根据第43次中国互联网发展统计报告,截至2018年,81.4%的互联网新闻用户使用互联网新闻,70%的互联网视频和音乐,42%的互联网用户通过微博等社交媒体获取信息。网络信息已成为人类文明和社会记忆的新载体。它客观地反映了一定时期内政治、经济、文化和社会的变化,但具有易腐性和不可再生性。收集和保存互联网信息尤为紧迫。随着移动互联网和物联网的普及,互联网信息爆炸性增长的规模,公众对信息平台的发布和访问也更加多样化。动员社会力量参与已成为互联网信息收集与保存的趋势。

????有关官员表示,国家图书馆承担着保护国家文献信息战略的责任,长期致力于文化遗产的保护和利用。为此,中国国家图书馆启动了互联网信息战略保护项目,并呼吁相关领域的龙头企业在中国发展互联网信息业务,所有这些都可以作为国家图书馆互联网信息战略保护基地的共建主体。活动图书馆。

????根据规定,在信息数据保存方面,国家图书馆互联网信息战略保存基地将采用社会化的保存模式。在共建过程中,信息数据仍由共建主体保存和管理,需要确保共建主体提供的信息数据完整、有效、安全,并具有合法的所有权、知识产权或相应的授权。另一方面,国家图书馆根据基地保存标准、数据选择机制和服务需求提供使用要求,及时将部分基础数据纳入国家文件和信息战略保存体系,并与合作建设者共同进行数据分析,以服务于非商业目的,如H作为政策决策、学术研究等。这种管理模式可以避免由于信息量的增加而造成的存储压力,也有利于实现国家图书馆的学术优势与互联网公司的技术优势的协同。(结束)

????免责声明:本文是来自腾讯新闻客户端的媒体,并不代表腾讯的观点和立场。

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???&n安阳宾馆婚宴_366行业资讯网bsp;2000年前,R100核心是A卡的第一代架构,用的还是固定单元设计,3D几何转换和光照效果如今看起来都极为原始。2001-2007年的R200-R500是第二代架构,简单的VS纹理着色器、PS像素着色器分离式设计,不同的只是比例不同,整个渲染流水线就像一个单通道的单行道。2008-2011年的第三代TeraScale架构(代表核心R600)实现了一个飞跃,VS、PS融合为统一着色器,也就是我们常说的流处理器,支持VLIW(超长指令字),然后就是2011-2019年的GCN架构(代表核心Southern Islands),统一着色器加独立的标量、矢量单元,二者比例为1:4。如今,我们迎来了全新的RDNA(Radeon DNA),还是统一着色器,但标量和矢量单元走向融合,支持SIMT(单指令多线程) ILP(指令集并行),类似CPU处理器的SIMD(单指令多数据流),单线程性能和指令集执行效率大大提升。需要强调的是,RDNA是一个全方位重新设计的架构,并不是GCN的又一个升级版,也不是与GCN的混合体,只是集成了GCN架构的指令以保持向下兼容,现有技术仍然可以在RDNA架构上得到支持。RDNA架构将是AM装饰装修资质 取消_366行业资讯网D GPU显卡未来多年的基石,接下来我们将看到采用7nm+工艺的第二代版本RDNA 2,看路线图有望明年初和我们见面。除了RDNA新架构,Navi核心还有7nm工艺、GDDR6显存、PCIe 4.0总线、Radeon媒体引擎、Radeon显示引擎等广告业税率11%_366行业资讯网诸多全新特性。Navi 10核心集成了103亿个晶体管,相比Vega 64 125亿个少了大约18%,而核心面积只有251平方毫米,相比Vega 64 495平方毫米更是小了足足一半,因此单位面积性能提升了足足1.3倍。尽管晶体管更少、面积更小,Navi 10核心的性能相比于Vega 64却提升了14%,同时功耗降低了23%,能效比因此大涨50%。纯架构性能上,Navi相比于Vega在同等功耗、同等配置下提升多达50%,反应到实际产品上,这贡献了产品性能提升的60%左右,另外有大约25%来自7nm新工艺的加持,还有约15%来自频率以及功耗的改进。AMD表示,RDNA架构的设计理念主要有四个方面,性能上要满足在现代游戏负载需求,能效上要充分优化功耗和带宽利用率,功能上要壮大生态,扩展性上要从移动到桌面到云端通吃。为实现上述目标,RDNA架构主要从三大方面进行了变革,包括CU计算单元、缓存、流水线,接下来我们逐一和大家分享,但鉴于GPU架构的技术性太强,我们只是蜻蜓点水地大致看一下,最后还有AMD关于光线追踪的规划。新的计算单元设计一共分为40组,每组2个标量处理器、64个流处理器、4个64位双线性过滤单对电子信息类专业的认识_366行业资讯网元,总计80个、2560个、160个,执行延迟更低,单线程性能更强,缓存效率更高,整体计算能效比GCN架构有着巨大的提升,而且可适应从游戏到计算各种负载。多级缓存一致性可以带来更低的延迟、更高的带宽、更低的功耗,包括各处零级缓存、512KB一级缓存、4MB二级缓存。整个图形引擎也做了重新调整,更加顺畅高效,包括几何引擎、64个纹理单元、4个异步计算引擎(ACE),负载分配更加均衡,可以在更低的功耗下达成更高的频率,能效更高。CU计算单元方面,虽然看起来每一组还是64个流处理器,数量没变,但这个数字是AMD反复设计后与处理资源最为平衡的的组合,同时整个计算单元的结构进行了彻底重组,和GCN时代完全不一样了。RDNA架构下,每个CU计算单元的标量解码和发射单元、矢量解码和发射单元、调度器军事电子信息设备实例_366行业资讯网的数量都增加了一倍来到两个,指令处理率因此也提升一倍。同时,四个SIM16矢量单元、四个SIMD4特殊功能单元变为两个SIMD32、两个SIMD8,比如64个电子信息产业集团官网_366行业资讯网线程可组合为两个Wave32,然后由两个SIMD32执行两个Wave32,实现单时钟周期指令发射(之前需要四个),SIMD ALU单元的利用率也从25%来到了100%,而且支持Wave32、Wave64两种执行模式,以应对不同负载需求。此外,为了强化资源调度和利用的效率,RDNA架构还将每两个CU计算单元紧密地捆绑在了一起,组成一个工作组处理器(Work Group Processor),使得可用ALU单元、寄存器数量翻番,缓存带宽更是之前的四倍。缓存方面,RDNA架构设计了一套多级一致性结构,每个双CU组合内都有自己的零级缓存,与ALU单元的载入带宽翻番,增加了四组新的一级缓存(都是16-way 128KB),降低了二级缓存(16-way 4MB)的拥堵,整体延迟和功耗大大减低。按照AMD的说法,零级缓存的延迟降低了21%,一二级缓存降低24%,内存延迟也低了7%。另外在一致性多级缓存下,到处都支持Delta数据压缩(DCC/图中箭头黄色部分),提高传输率,同时还改进了色彩压缩算法,可供显示引擎读取,着色器也能同时读写压缩的色彩数据。图形引擎流水线方面进行了大刀阔斧的重组,包括四个增强的ACE异步计算引擎,地位更加中心化的结合处理器(包含四个原语单元),64个像素单元。异步计算一直是A卡的独门绝技,也是起在DX12、Vulkan API下表现更好的关键,如今得到增强后,可以更精准地实时控制其他模块。有趣的是,RDNA GPU架构设计也借鉴了Zen CPU架构设计的一些先进理念,尤其是在时钟门控方面,效率和能效极高,同时还减少了达到更高频率所需要的逻辑层级。Radeon显示引擎也大幅跃进,支持FreeSync 2 HDR、HDMI 2.0/DisplayPort 1.4 HDR,针对高分辨率HR显示器优化,可输出4K/240Hz、8K/60Hz,而且都只需一根数据线即可达成,同时还优化了VR头显显示。Radeon多媒体引擎则大大改进了视频编解码,增加了新的H.265 HDR/WCG编码器,全面支持H.264 1080p600、4K150、8K30解码和1080p360、4K90编码,H.265 1080p360、4K90、8K24解码和1080p360、4K60编码,VP9 4K90、8K24解码,整体编码速度加快40%。对于大家非常关注的光线追踪支持,GCN、RDNA架构都没有专门的硬件单元加速,不过事实上,AMD ProRender、Radeon Rays都早就支持了光线追踪,分别面向内容创作渲染和游戏开发。在下一代RDNA架构上,AMD会通过硬件单元,支持特定的光线追踪效果在游戏中实时渲染,而即便到了更遥远的未来,AMD也不会将光线追踪全部一股脑扔给硬件来本地处理,否则效率会非常低下,而是将借助云计算,实现全场景的光线追踪,保证画面效果的同时,不会给本地硬件太大的压力。

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