2023合肥农交会开幕

[摘要]数据 投篮点 实录 北京时间4月21日，北京时间4月21日，2016-17赛季NBA季后赛继续进行,圣安东尼奥马刺和孟菲斯灰熊迎来系列赛第三场的较量。最终全场比赛打完，马刺队在客场以94-105输掉这场比赛。 马刺队这场比赛最终输球，队中领袖伦纳德完成了一场虎头蛇尾...

　　北京时间4月21日，北京时间4月21日，2016-17赛季NBA季后赛继续进行,圣安东尼奥马刺和孟菲斯灰熊迎来系列赛第三场的较量。最终全场比赛打完，马刺队在客场以94-105输掉这场比赛。

　　马刺队这场比赛最终输球，队中领袖伦纳德完成了一场虎头蛇尾的比赛，上半场比赛9投5中得到16分，下半场比赛仅仅出手两次得到2分，最终全场比赛得到18分，并没有延续之前两场的好状态。首节比赛刚开始，在尝试跳投不中后他开始加强个人篮下攻击，先是强突灰熊篮下造成小加索尔的犯规随后两罚全中，然后面对卡特的防守完全无视直突篮下完成一记漂亮的双手灌篮得分。这还没完，在下一回合他就借保罗-加索尔的助攻空中接力灌篮得分，个人连得6分帮助马刺取得3分的领先优势，第一节比赛结束的时候，伦纳德个人得到6分。

　　次节比赛，伦纳德火力更盛。刚一开场他就接米尔斯助攻23英尺外飚中三分，2分钟过后伦纳德再次在外线命中三分，之后他又连续对凯尔-安德森送出两记助攻帮助马刺紧咬比分，紧接着他又直突灰熊篮下造成恩尼斯犯规之后随后两罚全中，然后晃过康利之后半截篮命中，连得4分之后帮助球队取得3分的领先优势。上半场结束，伦纳德发挥十分全面，9投5中贡献16分4篮板2助攻。

　　第三节比赛，马刺进攻火力停滞。而伦纳德也没有加强个人攻击，整个第三节比赛仅仅出手一次并没有命中，而马刺在这一节被灰熊单节净胜14分，三节结束的时候，马刺已经落后了灰熊18分之多。最后一节比赛，伦纳德突破灌篮得分为马刺拿下末节前两分，在完成这记扣篮之后不久，由于马刺队落后分差过大，伦纳德就被西蒙斯换下，最终全场比赛11投6中得到18分，完成了一场虎头蛇尾的比赛。

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 AMD和 IntelEC2 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。

　　本届农交会，报名参展参会客商2万多人、参展产品3万多种，展厅总面积约11.5万平方米，如此大的面积，想要惬意“逛吃”，快查收这份指南。

　　今年合肥农交会展区内设置了科技强农馆、机械强农馆、美丽乡村馆等展厅。展厅充分运用高科技手段将农业、科技与地方特色深度融合，营造沉浸式氛围。

　　其中，安徽农业农村发展成就展厅，安排在登录大厅与主展馆之间。展示党的十八大以来安徽农业农村发展取得的成就。

　　安徽省16个地市展厅，安排在主展馆。16个地市划分为16单元，按各市农产品加工产值情况，结合各市产业特点进行安排，展示各地名特优农产品。

　　预制菜展馆，安排在综合（2号）馆。通过市场化运作方式，展示展销全国预制菜最新成果。

　　农业机械馆，安排在3号馆、4号馆。展示各类农业生产机械。

　　金融展区、特色农产品展示直播专区，安排在4号馆。展示金融创新产品、开展对接活动；邀请网络达人，在场馆设置特色农产品展示和直播专区。

　　科技创新馆，安排在5号馆。展示和宣传推介省各产业技术体系最新成果。

　　和美乡村馆，安排在6号馆。16个市分别展示乡村休闲旅游与农耕文化、美丽乡村建设成果。

　　新农人馆，安排在7号馆。包含合作社和家庭农场展区、农业农村领域能工巧匠暨创新创业展区，以及数字乡村、智慧农业展区。

　　省外馆，安排在8号馆。包含国家级重点龙头企业展区、台湾展区、境外展区、农垦展区、团省委展区、食用菌展区、天邦集团展区等。

　　农业生产资料馆，安排在9号馆。展示推介种子、化肥、农药等农业生产资料等，本展区汇集了全球农药企业销售额前十名中的先正达、拜耳、富美实、科迪华，以及久易农业、众邦生物、华星化工、星宇化学、丰乐农化、辉隆集团银山药业、蓝田农业等近百家优秀农资企业。

　　合肥农交会展览展示板块将从10月13日下午2点后正式对外开放。前来参观的观众请按图示10号、1号、3号、5号、6号五个出入口进入，并持入场二维码配合检录、安检处工作人员检录后入场。

　　需要提醒逛展市民的是，在畅快“买买买”的同时，一定要提防各类“展虫”。什么是“展虫”呢？没有正规资质，利用展会时间短、现场人员混杂等特点，长期在各大展会期间向消费者兜售产品的群体，行业称之为“展虫”。他们兜售的大都为假冒伪劣产品。

　　“展虫”利用展会的影响力、展期人群集中、会后人去场空等特点，以突击销售为目标，混入展区内大肆销售商品，扰乱会场秩序、既损害了场馆及展会的形象，也严重侵害了广大消费者的权益。

　　如果您看到挂羊头卖狗肉，兜售的商品与所在展区主题不符，那就是“展虫”，例如茶叶展位卖零食、洗衣液等产品。

　　还有些“展虫”是打游击战的“售卖高手”，要是在展馆内非展示区，如走道、公共休息区等，看到拉着行李箱、小拖车兜售商品的人，您可能就是遇到“展虫”了。还有一些“展虫”商品数量较多，超出了作为样品的用途，如果您看到展位上的样品堆积如山，那就是“展虫”把商品都作所谓的样品处理了。

　　“展虫”很多时候会在展会最后一天展商撤展时出没，占据空展位售卖，没有空展位也会用后备箱售卖。常见“展虫”销售的产品包括纺织品、服装、鞋帽、皮带、箱包小家电、食品和所谓“珠宝首饰”等。请自觉抵制“展虫”，维护良好的展会营商环境，打造安全舒心的逛展氛围。（记者 彭旖旎）