速腾聚创相关技术🇨🇭😮人员向《科创🧱🤞板日报》⚔记者介绍📦，公司的🔧👨👩👧具身智能方🐺案并非传统🗿🦆VLA，而🐝💮是在此基础上💴扩展为🇿🇼VTLA-3🐕🇬🇼D，“通过在视🦹♂️觉之外引入激光雷🍶🗞达3D点云以🦋及灵巧手触觉🐽😢广安代孕等信息，提高🇲🇻🇻🇦模型对空间结构🥊与物理约束⭕🌷的理解⚠。
早在2021年，🚿💐外媒就曾披露，🌅苹果已开发🥍出两款可折叠🖤🍌iPhone原🛳✋型机，其中一🤢款即为采✝🦟用柔性OLE🙎D屏幕👃的翻盖式设💂♀️计👐👨👨👧👧。") 🏴🚜 pri😨nt(f"详细👂🗄报错:🇱🇺👩👩👧 {e}")☝⚽ 🇱🇰 raise🇹🇻 e # ==⛵========🇧🇼========☺☄====🏙🇱🇻========🇧🇦🆗===🚘====🤛👶=====# 🤰🥂2. 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--🤦♂️- FP16 🐪😿测试 --- 🦵 p☺rint("-🇲🇸" * 60)🇨🇦💆 📓a_f16📉㊗ = a👨👩👧_f32.ha🎗lf() 🇦🇫 🧜♀️b_f1💒👔6 = b_f🔧32.half🚁🚫() 🇵🇼 💻🤽♂️c_f16 🖐⤵= c_f🆔32.ha🚶lf(☃) 👇👨🎤 💧🗜 🧓 run🍊🇰🇭_bench🎮🐒mar🇵🇭❣k(mod_v🏠3.add, 🇲🇶🛩a_f👨⚖️16, 🇦🇫🐤广安代孕b_f🎽🚢16, "V3 🎛🗻(FP🇦🇶16 B↙🤜ase💢)", 🔂c_f16)🌞🦙 🇭🇺🔔 run_🛋⏭benc🐂🙆♂️hmar📟🏥k(mod_v4🛒.add, 🎂a_f16, 😤b_f🍗16, 🇳🇴"V4🕸 (FP1🏴🇬🇮6 Half2🇹🇱🇧🇭)", 💀🕰c_f16) 🏥🇲🇰 🎡 run🖕_bench🔷mark(mod🇱🇻_v5.🇲🇫add, 🍂a_f16, b🧓☢_f16📊, "V5 🌳(FP16 U🏛nrol🕒l)", c_💢🔗f16) 🏫 🇦🇽 r🇸🇽🥡un_be💆♂️💀nchm🎀🌁ark(mo🐰d_v6.👩🎓add, 🇳🇷a_f🍦16,📲 b_🍑🧙♀️f16,🔎 "V6 ⚜(FP🇸🇳🇸🇻16 Pa🐗〽ck)",📬 c_💲🙇f16☘广安代孕) ❗ # PyT🙁orc🎶h 原生💓对照 🙅♂️🍵 r🥞❇un_bench🌧mark(l🔼🇮🇩ambda a👸🇲🇷,b,c: t🥭🇹🇷orch.a🦎👮♀️dd(🇰🇬a,b👨🍳🥖,out💎=c)🇨🇳👩👩👦, a_😣🇸🇽f16, ⚡📕b_f16,🧮 "PyT🔶🥌广安代孕orch (FP🚎🔯16)", 🐇👨🍳广安代孕c_f1🇹🇷6) 🦋 🎹 print🤶("\n"↪🐨) 🇹🇩 3.实战数👨👨👧👧🔆据：RTX⚙ 5090⌚🛅 真实表现 以🚔下是在 N🔎VIDI🗾☘广安代孕A GeFo🌼🕤rce🇲🇹 RT▪🗨X 5090🈺 上运行🛵👐上述代码🛂🍼获得的真实💓🐌广安代孕数据： ♏🇹🇭====🖤======📴======😣======🤦♂️🔯=====🇬🇧🙆♂️=======⚾=====🔚========🏌🙀========💂♀️⏰======👕🥝========〽✋=======🇲🇳=====🅰🐋========👢👩🦱=Run🤙ning B❔enchmark🌽🍩 on N🗒📫VIDIA⬆ Ge🎁🆖Force R💔TX 50💁♂️🤵90=====👨🎤======🐠======🥿======🐂=======🦌🏄======🇧🇧👧广安代孕====👨👧👦=======🐒========💽=======🚢🆖======🇨🇫👨❤️💋👨=====🎁广安代孕========🚣👨👨👧👦====🧸😐广安代孕===🥓🇰🇷==--🧝♀️- D🚮👏ata Siz🌒e: 1.0 M🕥 Ele🍕🛋ments (🦈🇬🇳4 MB 💓FP32✖🇧🇫) --🍪-V1👩👦👦🥌 (FP32 B↪ase)🍻 🔍 | Tim☁e: 0🧮⌚.0041 m🇹🇴s | BW🇳🇦🥉: 🕴3063⛱.1 G↗B/s | Ch🧵eck: [👽💳0.8656, 🇸🇰🤕1.9⚠📬516]V🍨2 (F🍉P32 Vec)♻ 💟🔽 | T🇸🇿ime: 0.0🌏🙇041 😾ms | B🧯❤W: 3🇨🇳😔066.💇♂️🥢1 GB/👩👩👧👦s | C😒🎏heck: [👨👨👦🎃0.86🧔56, 1🇲🇻🇲🇨.9516💆]PyTorc🈺h (FP32👩🔬🔽) 🛍💣 🕤‼ | Tim↖✈e: 0🇹🇫🐟.0044 🦷🌳ms |🇬🇸 BW: 28🇲🇦🚵♀️68.9👨👦 GB/s | 😝🇦🇼Che🚫🇺🇦广安代孕ck: [0🇧🇻💚.865🌾6, 1🌭广安代孕.9516]--🕜🖥---👨👧👦--------😄🎲-------🏴🖌----⛽--------🤡🧣--------🇫🇮🇨🇽-------😅------📋-------✝💅V3 (F🛤✨P16 Ba✊se) 🇲🇳🧭 | Ti🐂🍪me: 0.00💭41 ms |🚔 BW:🍥🎴 1531.🚸9 GB/s |0️⃣🧳 Chec📼🏋️♀️k: 🎵[0.865💰7, 1💒↔.9512🇵🇪]V4 (🇦🇶👕FP16 Ha🇷🇴lf2) 🦖😠 | Ti😹me:📁 0.004🏄1 ms👨🔬🥬 | B🇯🇵🛳W: 15💲☦31.9 GB/🧺🈶s |📬⚒ Check: 🏌🇯🇪[0.🈵🦶8657, 🌏🐴1.9512🏏]V5 (F📦P16🇻🇮🇺🇿 Unrol🏺🦌l) 🐧 | Ti💠🇰🇼me: 0.0🈚041 ms🇦🇪 | 📄广安代孕BW: 153🎿3.5 👨💼🍌GB/🌏s |🛣🦟 Check📅: [0.865🛣7, 1.🚇💪9512]🎻🐔V6 (FP1➗👩👧6 Pack🧪🇨🇵) 💿| Ti🏚🥖me: 0.0👥041 ms🛷 | 🚬BW: 15🅰❎33.6 ☯GB/s🥢 | Chec👂k: [0.86😘57,🈲📖广安代孕 1.👦🔐9512]📵PyTor✔🇧🇶ch (FP16🍓🎽) 🇦🇪💁 | 🙌Time:🚃😃 0.0🌠044 m🇩🇯s | B⛏🐌W: 🙁📤 14🇵🇪🦆31.6 GB/🖋🉐s | Chec⏳k: [0.86🖨🌧57,👨🏭👨👦👦 1.95🔮12] --- 🕯Data Si🚓🍡ze:📁 16.8 M🥍🧙♀️广安代孕 Element🚌🚲s (6🚣🇧🇲4 MB 🇦🇮FP32➡🎧) --▶📘-V1 (F🐮P32 🏦Base) 🏒 |🈸 Ti🇷🇺me: 0.11🐤🚔83 m🤴🖤s | B🇬🇫W: 1702🇷🇪.2 G🚆🚱B/s |👨👨👦👦 Che🏯🐙ck: [-3🤽♂️.235🏋️♀️🇱🇮9, -🔞0.16🔕63]V2 (🚜FP32🐴 Vec) 👩👩👧 |👜 Ti↗me: 👨🔧👩💼0.118💛6 ms |😏🇭🇲 BW🇧🇭: 169🐊8.1 G🌕🥣B/s👮♀️🇰🇭 | Ch🛣eck:🔑 [-3.235🦈💼9, -🤭🦹♀️0.1663]🇬🇷5️⃣PyTorch🎮 (FP32) 👂🕥 |📩 Tim❕e: 0.11😔♌76 m👨⚖️s | B📭🍝W: 1711⛑🆒.8 GB/s📚 | Check🚃🎰: [-3.🇧🇴🇧🇶2359👔🌀, -0.1🙊663🐰]----🤛-----🔡---⬜--------🆑🤢--------🤣👨🎤----🇲🇩🛄-----🔄🛢-------🇳🇴🤔------🛴🕵️♀️---🧂🧸-------👪V3 👓👇(FP1😳6 Ba🚄se) 🌋 | T🇪🇹🇦🇨ime:🔪👷 0.03👯♂️48 ♎ms | B🏛W: 2891🔋🇦🇫.3 GB/s🚻 | Check🏃: [-3.2👦363, -🤺0.1664📵🎣]V4 🖌(FP16 Ha🇱🇾🧖♀️lf2📘广安代孕) 🍦 |🇸🇯 Tim🧨e: 0.034🇸🇴8 ms🇧🇪🍅 | BW:🤚 2🐳891.3 GB💟/s | C🤤hec📷🎽k: [-3.2👎363, -0.🇸🇹💮166🍀🕉4]V5 🚵♀️(FP♐🥦16 Unrol🦖🇦🇺l) 🥪| Time: 💶广安代孕0.0🧜♂️🐫348👗 ms | B🔠📘W: 28💻92.8 G🌿🤦♂️B/s | C🤥广安代孕heck🦃🗼: [-3.23🦡63,✈💉 -0.16💑🥀64]V🚷广安代孕6 (FP16🥯 Pack) 🦔🛩 🎒 | Tim🍂e: 0🛃.0348 m🤝s | BW:🙈 2892.6🕗🥁 GB/s 🥀广安代孕| Check🎟: [-3.🏄236🇰🇵广安代孕3, -🇹🇬0.1664]🔽🐓PyTorch 🤧🤣(FP16✴) 🇪🇦🔼 | T🛎ime:🙌🅰 0.0📃148 ms |🇰🇿📠 BW🅿🇳🇨: 681🔐5.7 GB/s🈂广安代孕 | 🏈🥼Chec💊⁉k: [⏸-3.236🚘👨🚀3, -0.1🇹🇭664] --🔠🇸🇹- Data👁 Size:🚚 268🔘♿.4 M Ele🅰ments (☠📡1024 MB🌮🇩🇬 FP❤🌮广安代孕32) 🤝🍷广安代孕---V1 (🤾♂️🚶FP32 B🥑🙅ase)🦅🌽 🏄📮 🌡| Tim🛀e: 2.04🦒🇲🇴32 ms |👼🥿 BW: 15👹76.5🥢 GB/s🐕 | C⛰heck: [😄🇹🇹0.4⛸🧲839, -⏸2.6795]🕘😉V2 (↙FP32 😊Vec)✖🤳 🇭🇺 👌| Tim🇱🇻📟e: 2.045🔷🏮0 ms💡 | BW🇰🇲: 1575.🤔💌2 GB/s 🚍| Check💲🔄: [0.4835️⃣🇨🇰9, -👨💼🍸2.6795]🏮🇧🇯PyTo🇭🇳😲rch (◽FP3👐2) 👩🍳🕥 🇨🇳| Time📸: 2.046🆒2 ms | B📆W: 157🔄4.3 📐GB/s | Cℹ🐞hec💇♂️🇧🇭k: 🆙[0.4839,🤸♀️🇸🇭 -2.6795🇲🇩]-------💨------👣-----🇸🇿🚬-----🇩🇯--------👄🔽----🇮🇪---🧵-------🇸🇱🔩-------♨-------☯💝-V3 (FP👩🏭16 B😝广安代孕ase) 🏪💱 🥨 | Time🎴: 1🦊🌡.0173🇻🇨9️⃣ ms🕌 | BW: 🔯广安代孕 154️⃣🥓83.🗜2 GB🤼♂️🇬🇩/s | Che🔖⛓ck: [0.🖊🤞4839, -🍣2.6797]➡👩👧👧V4 (FP1🐩6 Half2🧕💶) 🛬🦂 | T🚻📘ime:✨🏨 1.0249📊🔡 ms | B🌌W: 1571🍰.5 GB👏➰/s | Ch🍰eck: 🔢[0.📙4839, -📆🕖2.6🥟🇦🇬797🖐]V5 (🤒FP16 Un🎇roll) 🤜 🇻🇦🤐 | Time🚕👳♀️: 1.023🇧🇱♿5 ms 🧯| B😿🖤W: 15🔩🧬73.💾🆗6 GB/s |🍭 Check🍬: [0🥏💐.48💩🥧39, -2.💽💪6797]🇧🇴V6 (👨🦳🧼FP1🆙🇭🇳广安代孕6 Pack😘) 🇦🇽😱| Time🚹🚒: 1.0236🕦🇯🇴 ms |🍔♈广安代孕 BW👩❤️👩🐹: 1🌿🇸🇽广安代孕573.4 G▪👨🎨B/s 🚢| Ch🏄♀️🥁eck: [🚶♀️0.4839, 👮👨👨👦👦-2.👵🧺6797]Py〰Torch (◾广安代孕FP16) 💼🔬 |🍱 Time:🅱 1.0251👼 ms |🗑🧻 BW: ‼🌄 15🎾🈳71.2 GB🖲🏐/s |📰 Check: 😅🇬🇳[0.🇱🇧🗒4839,💇♂️ -2🧷.6797] 🧖♀️🇧🇯 4.数据解读 🤨这份数据↖👩👩👧清晰地展🎀👊示了 RTX 🏪🔅5090 在不同🍻📴负载下的🕊物理特性：🏳️🌈 阶段🧒🕦一：极🐓🇨🇲小规模⚽ (1🇸🇸🤕M E🇸🇰lement🏌s / 4MB)🥺 现象：所有版🇲🇭本的耗🇧🇿时惊人一致🇬🇲广安代孕，均为⛹广安代孕 0.00⚔41 m2️⃣s🌡🏡。
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