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NVIDIA DGX SuperPOD：引领 AI 发展的可扩展基础设施
随着深度学习网络和训练数据的复杂性呈指数级增长，人工智能研究人员的计算需求不断增加。过去的训练仅限于一个或几个 GPU，通常是在工作站中进行。如今的训练通常使用数十个、数百个甚至数千个 GPU 来评估和优化不同的模型配置和参数。此外，组织有多个人工智能研究人员，他们都需要同时训练多个模型。如此大规模的系统对人工智能研究人员来说可能很新奇，但这些设备传统上一直是世界上最重要的研究机构和学术界的标志，推动了几乎所有类型的科学研究的创新。
百草枯二氯化物对土壤节肢动物和土壤化学和物理性质的影响
进行了一项田间试验，以评估百草枯二氯化物对油棕种植园土壤节肢动物和土壤理化性质的影响。在杂草上施用不同剂量的百草枯二氯化物，并通过陷阱和土壤凋落物收集方法收集土壤节肢动物。设置了一个单因素随机区组设计来分析数据。在施用百草枯二氯化物之前和施用 12 周后采集 0-30 厘米深的土壤样本。结果表明，百草枯二氯化物的施用对陷阱和土壤凋落物样本中的物种数量和节肢动物种群没有显著影响。一般而言，施用百草枯后土壤的化学和物理性质没有显著变化。这表明，施用百草枯二氯化物不会影响油棕种植园土壤的化学和物理性质。关键词：节肢动物种类数量、陷阱、土壤凋落物