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World File Search System工作载荷
IACS CSR 知识中心的油轮问答和 CI
CSR for Tankers第11/3.1.4.16节要求起重设备的船体支撑结构应足以承受CSR第11/3.1.4.18节和3.1.4.19节规定的载荷工况。第11/3.1.4.18节说“.....应检查以下载荷情况：130%的安全工作载荷加到起重设备自重上”。关于“130%的安全工作载荷”的装载位置，有以下不同理解：1）“130%的安全工作载荷”应加载在吊臂钩位置；2）“130%的安全工作载荷”应加载在起重设备自重的重心位置。对于第11/3.1.4.19节，对于装载位置也有类似的不同理解。因此，要求明确第11节/3.1.4.18和3.1.4.19节中的装载位置。
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断裂载荷仅供参考，不构成任何保修的一部分。所有载荷均假设使用固定在测试设备上的卸扣进行直线拉动。如果带扣上的载荷不是直线的，强度可能会降低。在使用公式获得部件的断裂载荷等时，假设的极限拉伸应力为：不锈钢为 500 N/mm 2 ，铝为 300 N/mm 2 ，碳钢为 350 N/mm 2 在我们进行的许多测试中，使用织带拉动带扣、D 形环等，织带在产品达到其断裂载荷之前就已失效。我们的测试数据可根据要求提供，并可根据需要对客户的应用进行测试。带扣用于各种用途，安全工作载荷的安全系数可能有所不同。我们建议安全工作载荷为断裂载荷的五分之一。
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断裂载荷仅供参考，不构成任何保修的一部分。所有载荷均假设使用固定在测试设备上的卸扣进行直线拉动。如果带扣上的载荷不是直线的，强度可能会降低。在使用公式获得部件的断裂载荷等时，假设的极限拉伸应力为：不锈钢为 500 N/mm 2 ，铝为 300 N/mm 2 ，碳钢为 350 N/mm 2 在我们进行的许多测试中，使用织带拉动带扣、D 形环等，织带在产品达到其断裂载荷之前就已失效。我们的测试数据可根据要求提供，并可根据需要对客户的应用进行测试。带扣用于各种用途，安全工作载荷的安全系数可能有所不同。我们建议安全工作载荷为断裂载荷的五分之一。
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断裂载荷仅供参考，不构成任何保修的一部分。所有载荷均假设使用固定在测试设备上的卸扣进行直线拉动。如果带扣上的载荷不是直线的，强度可能会降低。在使用公式获得部件的断裂载荷等时，假设的极限拉伸应力为：不锈钢为 500 N/mm 2 ，铝为 300 N/mm 2 ，碳钢为 350 N/mm 2 在我们进行的许多测试中，使用织带拉动带扣、D 形环等，织带在产品达到其断裂载荷之前就已失效。我们的测试数据可根据要求提供，并可根据需要对客户的应用进行测试。带扣用于各种用途，安全工作载荷的安全系数可能有所不同。我们建议安全工作载荷为断裂载荷的五分之一。
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断裂载荷仅供参考，不构成任何保修的一部分。所有载荷均假设使用卸扣将其固定在测试设备上进行直线拉动。如果带扣上的载荷不是直线的，则强度可能会降低。在使用公式获得部件断裂载荷等时，假设极限拉伸应力为：不锈钢为 500 N/mm 2、铝为 300 N/mm 2、碳钢为 350 N/mm 2 在我们进行的许多测试中，使用织带拉动带扣、D 形环等，织带在产品达到其断裂载荷之前就会失效。我们的测试数据可根据要求提供，如果需要，可以在客户的应用上进行测试。带扣用于各种应用，安全工作载荷的安全系数可能有所不同。我们建议安全工作载荷为断裂载荷的五分之一。
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断裂载荷仅供参考，不构成任何保修的一部分。所有载荷均假设使用固定在测试设备上的卸扣进行直线拉动。如果带扣上的载荷不是直线的，强度可能会降低。在使用公式获得部件的断裂载荷等时，假设的极限拉伸应力为：不锈钢为 500 N/mm 2 ，铝为 300 N/mm 2 ，碳钢为 350 N/mm 2 在我们进行的许多测试中，使用织带拉动带扣、D 形环等，织带在产品达到其断裂载荷之前就已失效。我们的测试数据可根据要求提供，并可根据需要对客户的应用进行测试。带扣用于各种用途，安全工作载荷的安全系数可能有所不同。我们建议安全工作载荷为断裂载荷的五分之一。
dynamollm：设计LLM推理群集的性能和能源效率
摘要 - 生成大语言模型（LLM）的快速发展和广泛采用使它们成为各种应用程序中的关键工作量。今天，LLM推理群集会收到大量具有严格服务级别目标（SLO）的查询。为了达到所需的性能，这些模型在渴望的GPU上执行，从而导致Interence簇消耗大量能量，并且因此导致过多的碳发射。幸运的是，我们发现有一个很好的机会来利用推理计算属性和推理工作载荷中的波动的异质性，以显着提高能源效率。但是，如此多样化且动态的环境在不同的系统配置中创建了一个较大的搜索空间（例如，，实例数量，模型并行性和GPU频率）转化为不同的绩效权衡。为了应对这些挑战，我们提出了Dynamollm，这是LLM推理环境的第一个能源管理框架。dynamollm会自动，动态地重新配置推理群集，以优化服务性能SLO下的LLM服务的能量和成本。我们表明，在服务级别，Dynamollm可以保留53％的能源和38％的运营碳排放，并在满足潜伏期SLOS的同时，为客户降低了61％的成本。