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Lamar Odom reveals vivid dream where Kobe Bryant spoke about afterlife

2026-07-04 21:14

  • 八年坚守,为“文旅之光”护航东海供电所工作人员在巡查供电用电安全。 本报记者 庄钊滢 摄

    东海供电所工作人员在巡查供电用电安全。 本报记者 庄钊滢 摄

      他们手持红外测温仪,对准路边的一个个分线箱,仔细排查接口温度异常、线缆异物悬挂等安全隐患。“春节是用电高峰期,蟳埔村又是泉州热门旅游目的地,对保电工作提出更高要求。”今年是齐飞扎根泉州的第十年,也是这名安徽小伙坚守保电一线的第八个春节。

      “比起往年,我们今年的保电工作更从容、更有底气。”齐飞高兴地告诉记者,蟳埔村去年刚完成电线缆化改造,不仅解决了“遍地路中杆”“空中蜘蛛网”现象,还实现核心景区内的双电源供电,供电可靠性大幅提升。走进一处配电室,记者还看到一台智能巡检机器人,可以不间断地对设备的温度、外观、运行环境等进行检测,及时发现隐患。

      有了多重保险,齐飞与同伴们仍不敢有丝毫松懈。春节至元宵期间,他与同伴组成一支8人小队,专门负责丰泽区“滨海浪漫线”沿线的保电工作,蟳埔村是保障核心。

      有“黑科技”加持,为何还需调配专人常态化巡检?“这可以规避机器巡检的漏判风险,还可以针对隐患预警作出快速响应。”齐飞介绍,蟳埔村的供电线缆总长度超10公里,分布有配电室、变电箱、分线箱约200个点位,他们每日需沿线步行巡检2至3轮。

      除夕当晚,千家万户围坐吃年夜饭、看春晚时,用电需求迎来高峰,这也是齐飞和同事最紧张的时段。按照计划,齐飞和伙伴们轮流提前吃好工作餐,确保在这一关键时段,无缝衔接开展重点巡查工作。“我们的年夜饭就是工作盒饭。”齐飞告诉记者,“8年来,除夕夜我最想念的菜就是我妈做的红薯丸子烧土豆。但是,人民电业为人民,既然在这个岗位上,我们就必须履行为人民保电供电的岗位职责。”

      “新的一年里,愿家人平安康健,三餐四季温暖相伴;愿工作顺利畅达,前路光明坦荡。”面对万家灯火,齐飞在工作岗位上许下新年的美好祝愿。

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  • 50亿美元豪赌AI未来:应用材料联手美光、SK海力士重塑存储芯片竞赛格局
  • 张涛:守护千里电网的“光明工匠”  人物名片:张涛,国网淮北供电公司超高压输电运检班班长,曾获全国五一劳动奖章、中国质量工匠、安徽省劳动模范等荣誉。

      人物寄语:工匠精神不仅是对技艺的精湛追求,更是一种职业态度,是几十年如一日对输电运检事业的专注,是对电力技术精益求精的严谨。

      “一切准备就绪,可以开始工作!”近日,在淮北市相山区境内一处220千伏线路下,张涛下达作业指令后,徒弟张亚乘坐“直达电梯”快速抵达30米高空作业点,仅用20分钟就完成高压线断股修复。

      “断股修复用的预绞式全张力接续条因表面添加金刚砂,增强了摩擦力且不易腐蚀,修复后的高压线更加牢固。”张涛对记者说,他发明的这项补修作业法获得淮北供电公司群众性创新奖,如今已得到广泛应用。

      今年52岁的张涛,自1992年参加工作以来,足迹踏遍淮北电网2000多公里的高压输电线路和6876基杆塔,先后检修线路106条次,参与消缺1.26万余处,带电作业1290多次,解决现场难题180多项,带电作业33年无事故。

      刚上班时,为尽快适应高压线路运检工作,张涛为自己制定严格的学习时间表:白天在电杆上实践操练;晚上回到家里,便与书、与灯为伴,悉心钻研理论书籍,经常一看就到后半夜。经过勤学苦练,张涛很快掌握了过硬的输电线路检修专业技能,成了班里的技术骨干。

      工作中,张涛通过对输电线路检修工器具的研制、改进,对施工作业方法优化等创新创造活动,总结了“一查、二找、三比、四验、五定”的五步创新工作法,该工作法的高效应用,每年为淮北供电公司节约成本200余万元。

      对输电线路进行绝缘子更换,是一项常规工作。空中带电更换绝缘子,关键在于能快速、准确地将导线侧碗头销子拔出。有一次,张涛带的两个徒弟在更换一个老旧的绝缘子时,花了两个多小时才把销子拔出来。

      张涛看在眼里、急在心里。他对着销子反复观察、琢磨,怎样才能又快又准地夹住它,一下子拔出来?

      “经过多日思考,我忽然想到拔钉子的钳子,便立刻动手制作带夹钳的拔销器。”张涛回忆说,为了让钳口张开时和销子同等大小,通过一次次试验,一圈圈确定钳口中间的弹簧长度,终于使两者相吻合,并将钳子焊接好,装在绝缘杆上,钳子尾部连上绝缘绳。

      手持绝缘杆,将钳口对准销子,拉紧绝缘绳,稍稍用力一拔,一个销子就被拔出来了。这种钳式拔销器很快就在全省电力系统推广应用开来,被命名为“张涛拔销器”,2008年获得国家实用新型专利。目前,仅在淮北电网应用该创新成果已更换直线杆塔600余基,累计产生经济效益100余万元。

      走进“张涛劳模创新工作室”,记者看到校正自立式铁塔不均匀沉降工具、便携式架空地线提升器、预绞式全张力接续条补修作业法……各种发明工具和创新技术让人叹为观止。

      截至目前,张涛研制出46项创新成果均在生产中得到普遍运用,部分成果在系统内得到大力推广,并获得29项国家专利,其中9项为国家发明专利。

      作为输电线路特级技师、高级工程师,张涛更加注重从理论学习、技能培训、安全生产等方面,向徒弟传授技能。

      2021年7月,张亚从合肥工业大学电气工程专业硕士毕业后,入职国网淮北供电公司,不久成为张涛的徒弟。短短几年,他已能独立在高压线上开展带电作业,并斩获全省电力系统带电作业竞赛多个奖项。

      “是师父的言传身教让我快速成长。”张亚对记者说,每到工作日,师父都会带着他出去巡线,让他熟悉每条线路的地理位置、通道环境和潜在安全隐患,教他做好每一条线、每一基杆塔的台账记录;周末时,师父则带领包括他在内的工作室成员开展创新研究和输电线路技能培训。

      “张涛劳模创新工作室”培养了大批青年技术能手和创新人才,其中有12人获得高级技师资格,3人获得安徽省职工技术能手称号。这些年,张涛一共带出36名徒弟,其中多人走上管理岗位。

      “张涛不仅在技能方面精益求精,更在日常工作中勇于创新,他研发出多种新型作业工具、探索出多个新型作业法,创新创造频结硕果,为青年职工树立了学习榜样。”国网淮北供电公司输电运检中心党支部书记李恒遥说。(记者 吴永生)

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  • 烈山区烈山镇:代表履职践初心 志愿服务暖佳节  烈山区烈山镇人大紧扣“两节”期间的民生服务需求与基层治理重点,以“人大代表领航+志愿服务赋能”为工作主线,深入推进“三个融合”,推动人大志愿服务更具特色、更有力度、更显温度,生动践行“人民选我当代表,我当代表为人民”的庄严承诺。

      推动“代表履职+志愿阵地”深度融合,夯实服务基础。整合人大代表联络站、村(社区)新时代文明实践站等资源,构建覆盖全镇的“人大代表志愿服务岗”网络。通过划片分区、责任到人,实现“群众有需求、代表有响应”。依托人大代表联络站常态化开展“佳节听民声”活动,将志愿服务与民意收集有机结合,形成“需求—服务—办结”清单化管理闭环,精准对接群众期盼。

      推动“特色志愿+重点服务”精准融合,靶向破解难题。创新实施“三色志愿行动”:一是守护“安全蓝”,聚焦燃气安全、消防检查、道路交通及烟花爆竹禁燃禁放宣传,筑牢节日安全防线;二是点亮“暖心红”,走访慰问孤寡老人、留守儿童、困难家庭等群体,送去物资与关怀;三是扮靓“生态绿”,带头开展人居环境整治,清理卫生死角,提升乡村风貌,营造整洁祥和的环境。

      推动“示范引领+全民参与”同心融合,凝聚服务合力。人大代表主动亮身份、践承诺,带动党员群众共同参与写春联送祝福、文明宣讲等志愿服务活动,在全镇营造出温情互助、共建共享的浓厚氛围。

      据统计,近期烈山镇各级人大代表累计参与志愿服务20余次,服务群众500余人次,推动解决民生实事10余件。此次活动是烈山镇人大落实“民有所呼、我有所应”的生动体现,也是代表扎根基层、服务群众的履职实践。烈山镇将持续深化“人大代表+志愿服务”工作机制,推动代表履职与群众需求同频共振,为镇域高质量发展汇聚人大智慧和志愿力量。(记者 王陈陈 通讯员 李晨晨 实习生 周子钰)

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  • 为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台过去十多年,云基础设施通过“抽象化”实现扩展,借助标准化服务器、虚拟化资源及软件层,有效弥合了硬件层面的差异。这种模式之所以行之有效,是因为部分工作负载能够容忍一定程度的低效。然而,人工智能(AI) 工作负载无法容忍低效,也因此暴露出了传统架构在供电、散热、算力密度、内存带宽及系统整体性能方面的短板。

    本质上,AI 重新定义了“优秀”基础设施的标准。相应地,平台设计的重心也从注重单一的芯片或服务器,转向了打造机架级、可扩展的系统,在功耗和预算有限的前提下,实现高效扩展。而这一转变背后的原因在于,推理与智能体 AI 工作负载持续增长且不间断运行,对高密度、全天候在线的算力需求正快速提升。

    Futurum 在《Arm处于 AI 和数据中心变革的中心》报告中,把这一转变称为迈向“系统级协同”。设计的关键不再是堆多少算力,而是平台能不能有效地把加速器、CPU、内存、网络和软件协同起来。

    正因如此,业界正加速迈向定制化机架级系统设计:即围绕 AI 负载特性、功耗波动和持续利用率来进行端到端设计的平台。越来越多的架构师开始重新思考计算底层设计,选择基于 Arm 架构来解决现代 AI 平台面临的多重约束。

    AI 促使行业重构:转向定制化机架级系统

    这一转变的核心原因,并非通用型标准化基础设施无法承载 AI,而是碎片化的系统设计,在 AI 规模化部署时,终将转化为真实可感的成本代价。

    AI 工作负载在计算、内存、网络、存储及软件各环节紧密耦合。CPU 拖后腿,昂贵的加速器就会空等;功耗和散热波动,利用率就会下滑;数据管道、调度、编排未能针对平台调优,吞吐量就不可预测。峰值性能依然重要,但稳定性、每瓦性能和系统整体平衡性更关键。

    Futurum 指出,超大规模云服务提供商正进行结构性调整,旨在实现算力的指数级增长,同时避免能耗的同步激增。Futurum 引用 Arm 的数据指出,到 2025 年末,出货到头部超大规模云服务提供商的算力中,有近 50% 是基于 Arm 架构。

    架构师现在不再只看纸面跑分,而是更关心 AI 平台在实际应用中能否长期可靠地运行智能体 AI 和连续推理工作负载,比如:

    长时间高负载下,系统表现如何?

    在实际环境中,功耗限制和散热条件如何影响性能曲线?

    在机架级系统中,计算层如何确保加速器能持续获得稳定的数据供给,而非仅停留在纸面参数上?

    当能效、可扩展性与系统平衡性成为首要原则时,重新审视 CPU 底层架构就成了必然。也正因为此,Arm 凭借领先的架构和完善的生态,正是这场行业变革的核心所在。

    在数据中心领域,Arm Neoverse 平台是推动这一转型的核心引擎。亚马逊云科技、Google、微软、NVIDIA 等头部超大规模云服务提供商与 AI 领军企业,都在基于 Arm 架构或采用 Arm 计算平台进行产品研发。Arm 的模式既能支持定制化系统设计,又能保持跨平台、跨生态、跨软件的一致性。对于想要构建高集成度平台、又不愿被单一技术路径绑定的团队而言,这种灵活性至关重要。

    智能体 AI 与持续推理,

    重塑规模化算力的经济逻辑

    随着 AI 与通用计算工作负载的融合,AI 工作负载正在发生变化,基础设施也需随之调整,以支持多样化的工作负载特性。

    行业重心正在转向智能体 AI,而智能体 AI 本质上就是一个连续推理系统。智能体并不是简单地给出一个答案, 而是会规划、调用工具、检索数据、验证结果,如此循环往复。由此便形成了连续推理模式:稳定不间断的词元 (token) 生成任务,请求类型趋于多元化,围绕加速器的编排和数据迁移任务变得更繁重。

    在智能体 AI 里,CPU 不再是配角, 而是整个 AI 系统的控制中枢。CPU 负责协调控制、调度任务、管理 IO、处理网络与存储服务、执行安全策略,并在模型、上下文及工具链不断演进的过程中,维持整个系统的平衡。

    以承载大语言模型 (LLM) 的服务为例,它可能同时处理成百上千的并发请求。就算加速器负责核心计算,CPU 也要承担请求权限控制、分词和预处理、批处理和队列调度、数据迁移编排,以及针对模型权重与 KV 缓存的数据路径协调等。到了智能体工作流,CPU 的工作负担进一步扩展,还要承担工具调用、检索流程、结构化输出验证、多步调度等持续运行的任务。

    这一切都表明,CPU的重要性远超许多团队的预期。如果 CPU 跟不上编排节奏,数据迁移、处理流程和加速器都会被“卡住”,面临结构性的闲置风险。

    融合型 AI 数据中心的建设,彰显了 Arm 架构的强劲势头

    Arm 的发展势头正在加快。在业内领先的集成式 AI 系统中,基于 Neoverse 平台的 CPU 被广泛用于智能体推理密集型系统的编排层,尤其适合追求高能效、可预测扩展能力和大规模部署的应用场景。

    独立测试也印证了现代 CPU 基础平台在“AI 相关”工作负载中的价值。Futurum 旗下 Signal65 的独立基准测试对比了基于 Arm Neoverse 平台的 Amazon Graviton4 与同级的 AMDIntelEC2 实例,结果显示:在生成式 AI (Llama-3.1-8B)、数据库 (Redis)、机器学习(XGBoost)、网络 (Nginx) 等测试的各种工作负载中,基于 Neoverse 平台的 Graviton4 在性能和性价比方面大幅领先。

    测试结果直接反映了智能体 AI 数据中心的现状:LLM、检索层、缓存、Web/API、传统机器学习等全都处于智能体系统的关键路径上,只有当 CPU 兼具速度与能效时,整体才能更好地扩展。

    最新的机架级 AI 系统在架构设计上,均采用定制化加速器层以及基于 Arm 架构的 CPU 层的组合,由后者承担调度编排、数据迁移与智能体推理预处理等关键任务。NVIDIA Grace Hopper、Grace Blackwell 等系列产品,将 NVIDIA GPU与基于 Neoverse 架构的 Grace CPU 深度融合。而其最新机架级平台 Vera Rubin NVL72,更是在系统内集成 72 颗 Rubin GPU 与 36 颗基于 Arm 架构的 Vera CPU,专为交互式、深度推理型智能体 AI 优化,显著降低推理成本。

    亚马逊云科技也在走同样的系统级路线:Amazon Trainium3 UltraServer 把 Trainium3 加速器芯片与 Graviton CPU 结合,强化了“融合型”设计理念:将加速器与定制的高性能、高能效 CPU 相匹配,以实现高效扩展。

    “提供更优选择”不再是偏好,而是硬性要求

    AI 系统迭代太快,固定架构已无法适配其发展节奏,因此为客户提供更优选择已成为风险管理的必要举措。

    系统架构师想要的是:

    平台能适应不同代的硬件、多样的工作负载配置及各异的部署环境;

    软件可移植,以降低系统变更成本。

    与此同时,系统架构师希望避免因过度依赖单一厂商,而导致在模型组合变化、业务规模扩张或新需求出现时陷入被动。在智能体时代尤其如此:推理形态不断变化,上下文更长、工具调用更多、多模态输入更频繁、全天候工作负载更普遍,效率和平衡远比峰值跑分重要。

    Arm 架构在提升系统性能的同时,保持跨平台一致性。Arm 架构不仅引入了现代 AI 基础设施所需的关键特性,而且拥有强大的软件生态支持。Arm 计算子系统 (CSS) 提供经过验证的基础设施级模块,既加速了芯片开发,又保留了合作伙伴间的差异化与选择权。对于所有基于 Arm 架构的平台,一致性贯穿始终,云工作负载迁移至 Arm 平台也极为便捷。同时,在软件层面,Arm 生态助力团队在不同环境与平台间拥有一致连贯的基础,从而加速开发进程,无需重写所有代码。

    智能体 AI 经济重塑 CPU 选择格局,Arm Neoverse 平台成头部厂商首选

    系统架构师之所以倾向于 Arm 平台,因为它精准匹配定制AI 系统的核心需求:能效、可扩展性及每瓦性能。能效重要,因为功耗和预算是硬上限;系统平衡和 CPU 性能重要,因为加速器闲置成本极高;一致性重要,因为 AI 基础设施变化快、跨环境部署日益增多。

    在融合型智能体 AI 数据中心里,面对持续推理的应用需求,上述优先事项变成了上线即需满足的硬性指标。智能体系统不只需要能生成词元的加速器,更需要以 CPU 为核心的编排能力,在网络、存储、调度、安全层面,持续、高效、大规模地把资源利用起来。

    Arm 如今的强劲增长正源于此:Neoverse 正成为智能体时代的 CPU 基础平台,作为计算头节点,是让 AI 系统保持高效、一致并面向未来的核心控制中枢。

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