廣州日報訊 (全媒體記者李天研 通訊員譚膺健)近日,有網友提出疑問,廣州地鐵收費怎麼有點混亂,系統推薦的路徑,半程和全程都是一個價?昨天,廣州地鐵就此解釋,地鐵按照最短乘車路徑的軌道裡程來計算票價,但該路徑不考慮換乘和等車時間,未必是系統推薦的時間最短的出行路徑。 「十一號線從沙河站到燕崗站,收費4元;從沙河站到沙河與燕崗之間約半程路的赤沙站,同樣收費4元;而從赤沙站到燕崗站也是收費4元。搞得一頭霧水了。」 乍一看,確實奇怪,搭乘十一號線從沙河到燕崗,總共14個站;從沙河到赤沙,總共7個站;而從赤沙到沙河也是7個站。但是它們之間的票價都是4元,這究竟是怎麼一回事呢? 就此,廣州地鐵解釋,地鐵票價既不是按兩個站之間的直線距離,也不是簡單按站數計費,而是按「最短乘車路徑的軌道裡程」分段計價。 也就是說,系統會根據乘客進閘和出閘的站點,自動計算出在地鐵線網中兩個站之間最短乘車路徑的軌道裡程,然後按如下規則計費:0~4公裡,2元;4~12公裡,每增加4公裡加1元;12~24公裡,每增加6公裡加1元;24公裡以上,每增加8公裡加1元;最高票價20元。另外,珠江新城旅客自動輸送系統(APM線)實行票價2元的單一票制。 從計費規則可以看出,裡程在8—12公裡之間票價都是4元,也就是說,只要起點站和終點站之間的「最短乘車路徑的軌道裡程」在這區間內,無論多少個站,票價都是4元。 可是,明明赤沙是沙河與燕崗之間的中間站,裡程應該也僅有一半,為什麼沙河到燕崗、沙河到赤沙、赤沙到燕崗票價是一樣的呢?如果沙河到赤沙、赤沙到燕崗票價是4元,那從沙河到燕崗,票價應該在5元以上才對。 說到這裡,可能大家忽略了一開始說的一個重要的知識點,就是票價是按「最短乘車路徑的軌道裡程」來算的。由於最短乘車路徑只計算列車運行的裡程,而實際上乘車還要加上換乘等車的時間,加上之後,最短乘車路徑就未必是時間最短的出行路徑了。 沙河到燕崗的最短乘車距離,是從沙河搭乘六號線到東湖,換乘十號線到五鳳,然後轉十一號線到燕崗,總共9個站,換乘2次。實際上,從沙河到燕崗,最快、最便捷的路徑,是搭乘十一號線,一共14個站,不用換乘。 日常出行中,大家可通過廣州地鐵官方微信、APP查詢兩站之間的票價,也可查詢兩站之間換乘最少的出行路徑、用時最少路徑和避開擁堵的路徑。
北京8月11日電 (記者 夏賓)2025開放計算技術大會近日在北京舉行,大會聚焦在MoE(混合專家)大模型與AI智能體的技術發展趨勢下,如何以開放計算更好促進縱向擴展性能(Scale up)與橫向擴展效率(Scale out)的協同發展。 當前,模型算法開源、算力系統開放,已經成為AI時代一個主流趨勢,開源開放的全球化協作平臺正發揮越來越重要的作用,既能以系統化思維,通過提升單系統性能,滿足萬億參數大模型發展的需求;又能應對日益擴張的數據中心規模,通過全球產業鏈協作解決未來GW級AI數據中心面臨的系統性工程挑戰。 2025開放計算技術大會由開放計算社區OCP及開放標準組織OCTC(中國電子工業標準化技術協會開放計算標準工作委員會)聯合主辦,來自中國移動、字節跳動、阿里雲、三星、浪潮信息、清華大學、立訊技術等超千位知名學者、技術專家、應用開發者及廠商代表參與大會。 開源大模型正深刻重塑全球AI產業格局和發展路徑,與之伴生的是,公共雲平臺和模塊化AI基礎設施的普及,為開源模型的規模化落地和應用創新提供了至關重要的開放算力基礎。這種開源模型與開放算力的結合,會有效驅動海量長尾應用爆發,進一步加速AI普惠的實現。 OCP基金會高級總監Michael Schill表示,隨著AI日益成為社區成員關注的核心場景,OCP的工作重心正轉向AI主導,所有核心工作圍繞著AI開放系統(Open Systems for AI)戰略計劃展開,包括數據中心物理基礎設施、數據中心IT基礎設施和系統管理三個重點領域,並且發布了《可擴展基礎設施的藍圖》,這是AI開放系統戰略計劃當中的重要工作成果。 OCTC秘書長陳海認為,產業協同創新要從應用出發、從用戶思維出發,堅持標準引領產業發展,制定更切實落地的規範標準,推動和加速數據中心各領域的技術創新與成果普惠,讓更多的組織和個人從中獲益。 例如,面向多元計算資源組合和多應用場景的伺服器算力算效評估基準,就是通過系統評估伺服器整機的綜合算力與能效表現,為行業提供科學、可信的算力算效評估體系,為用戶伺服器架構選型和優化提供標準範式。 毋庸置疑,開放計算的興起與日益壯大,使得數據中心產業鏈的協同效應更緊密、融合創新能力更強,這一點對於飛速迭代的AI產業至關重要。 目前,MoE大模型的參數量仍在保持高速增長且迭代迅速,對單系統的算力密度與互聯速率提出極致要求,帶動了計算架構的變革。 OCTC輪值主席、中國移動通信有限公司研究院副院長段曉東指出,MoE大模型持續推高大算力,仍然是今天的時代主題,產業將會很快邁入以超節點這種網絡和算力、軟體和硬體全面協同優化的一個時代。 阿里雲基礎設施異構硬體和系統資深總監盧曉偉表示,超大規模MoE帶來了AI基礎設施的算力、互聯、能耗瓶頸,以及可靠性和穩定性的挑戰,需要為AI重構算力系統,Scale Up超節點架構將成為核心發展路徑。 三星電子副總裁、先行開發團隊負責人張實完表示,未來,超節點架構將會採用GPU發起式直連內存,通過GPU友好型介質與存儲,有效減少內存瓶頸,為大模型訓練推理提供強力支持。 字節跳動伺服器架構師高曉軍表示,當產業鏈各方以開放心態共建標準、共享技術、共拓場景,多樣性算力將不再是分散的「孤島」,而是互聯互通的「大陸」。 浪潮信息副總經理趙帥強調,開放計算社區的核心目標就是利用生態力量打破性能瓶頸,推動業務創新發展,這是一種系統化思維與應用價值導向。超節點架構本質上也是系統化思維的產物,它不是某一個點的突破,而是在現有技術、生態和成本約束下,從系統層面去打破晶片本身的性能邊界,最大化用戶價值。 作為社區的一員,浪潮信息後續將向社區成員開放自研的超節點架構設計以及PD分離框架,推動開放超節點架構的發展。 事實上,GW級AI數據中心對算力生態帶來的重要變革,已經推動了跨社區合作的進程加快。目前,OCP正在籌備成立「GW級開放智算中心OCP中國社區小組」,結合中國在能源、算力基礎設施與供應鏈方面的需求與優勢,推動AI開放系統戰略計劃在中國的落地。 同時,OCP也在同OCTC積極合作,探討將OCP領先的AI基礎設施技術架構、參考方案、前沿研究成果等在中國市場落地,在中國建立GW級AI數據中心的全球性標杆。(完)
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