12伏电池即将耗尽,喇叭会不会响灯会不会打我的开？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-06-24 22:23 标签： 12伏电瓶电量不足请通过行驶

您对汽车仪表板上所有的灯了解有多少？

当汽车一个仪表灯亮起时，您都知道它代表什么意思吗？

在拓普兰养护专家看来，别说全部辨别了，如果您能认识80%以上，都得给您一个大大的“服”字。

其实大部分车主只能辨别几种常用的，因为很少有车主会去刻意理解汽车仪表灯的具体含义。

但不可否认，当仪表板上的灯点亮时，都表明您的汽车出了问题，您都应该严肃对待，及时发现隐患并处理，避免问题的恶化。

基于这样的认知，所以尽可能地理解汽车仪表板灯是很有必要的。

接下来，我会列举几种比较常用的，希望您能花几分钟的时间耐心看完，会对您有所帮助的。

刹车的重要性大家都知道，我就不多说了。

当刹车警告灯亮起时，表明汽车的紧急刹车或刹车系统出现了问题。而制动系统包括制动片、制动液和显示在车辆后部的制动灯，它们对于驾驶时的安全性都非常重要。

因此，如果您看到此灯亮起，建议马上找4S店检修。

ASL或发动机启动指示灯表示您的汽车被锁定在空档或停车状态，您需要踩下制动器以释放锁定并将车辆换向倒车或行驶。

如果指示灯点亮（在某些汽车中，它会是带有SRS字母的指示灯），表示系统中有故障，如果发生事故，安全气囊可能不会展开，最终的结局会是很严重的。

所以，建议检查安全带、安全气囊、计算机或控制安全气囊的接线，看是不是有问题。

发动机灯很重要，但也容易被忽略。

如果它亮起，意味着您汽车的发动机出现严重问题，需要快速修复。

所以，如果发现它亮起，一定要重视，避免可能造成的更严重伤害。

如果您汽车的轮胎压力过低，轮胎压力警告灯就会亮起提醒您。

而轮胎压力低会导致轮胎磨损不均匀，出现诸多轮胎故障，而且还会出现油耗增多等现象。

洗涤液提示灯表示汽车中的洗涤液不足，您需要重新加注，幸运的是，当此灯点亮时，您可以自行解决问题。

在许多汽车中，首次打开汽车时，发动机温度警告灯将呈蓝色亮起，表示发动机尚未完全加热。

当发动机运行几分钟后，它便关闭了。

如果它一直亮红色，则表明您的发动机过热，需要停车并关闭引擎，等待它冷却。

自动变速箱警告灯也称为自动变速箱灯，表示自动变速箱可能存在问题。

最常见的原因就是汽车的变速箱油温度高于正常温度。

机油压力警告灯表示您汽车中的机油压力过低，您需要添加或更换机油。

如果灯点亮，最好立即停止行驶，因为机油不足会严重损害发动机。

汽车的防抱死制动系统可以使轮胎在下雨或下雪等恶劣驾驶条件下或快速停车时，保持与路面的接触，防止轮胎锁死从而导致汽车打滑。

如果您在驾驶时ABS灯点亮，则表明系统无法正常运行，在制动时可能会无法正常工作，出于安全驾驶考虑，建议检查。

汽车的电池是必不可少的，包括引擎的控制计算机，收音机，前大灯，点火系统等都依赖于电池供电。

为了保持电池正常运行，所有汽车都具有内置的充电系统，如果电池充电警告灯亮起，则表明系统无法正常工作。

忽略它的话，可能电池会被耗尽，影响汽车的正常运作。

指示灯众多，相对来说，一些指示灯带来的影响比其他指示灯更大，比如，制动警告灯比清洗液提醒灯更为紧急。

只有您对仪表板指示灯越了解，才越容易发现问题，才能清楚问题的紧迫性，并且做出正确的选择。

您明白了吗？如果你有补充的话，欢迎评论回复！

我是拓普兰养护专家，定期分享汽车保养和机油资讯干货，记得“拓普兰汽车润滑油”！

以造出世界上最大加速器芯片CS-2 Wafer Scale Engine闻名的公司Cerebras宣布，他们已经在利用“巨芯”进行人工智能训练上走出了重要的一步，训练出了单芯片上全世界最大的NLP（自然语言处理）AI模型。

该模型具有20亿个参数，基于CS-2芯片进行训练。

这块全世界最大的加速器芯片采用7nm制程工艺，由一整块方形的晶圆刻蚀而成。

它的大小数百倍于主流芯片，具有15KW的功率，集成了2.6万亿个7nm晶体管，封装了850000个内核和40GB内存。

单芯片训练AI大模型新纪录

NLP模型的开发是人工智能中的一个重要领域。利用NLP模型，人工智能可以“理解”文字含义，并进行相应的动作。OpenAI的DALL.E模型就是一个典型的NLP模型。这个模型可以将使用者的输入的文字信息转化为图片输出。

比如当使用者输入“牛油果形状的扶手椅”后，AI就会自动生成若干与这句话对应的图像。


图：AI接收信息后生成的“牛油果形状扶手椅”图片

不止于此，该模型还能够使AI理解物种、几何、历史时代等复杂的知识。

但要实现这一切并不容易，NLP模型的传统开发具有极高的算力成本和技术门槛。

实际上，如果只讨论数字，Cerebras开发的这一模型20亿的参数量在同行的衬托下，显得有些平平无奇。

前面提到的DALL.E模型具有120亿个参数，而目前最大的模型是DeepMind于去年年底推出的Gopher，具有2800亿个参数。

但除去惊人的数字外，Cerebras开发的NLP还有一个巨大的突破：它降低了NLP模型的开发难度。

「巨芯」如何打败GPU？

按照传统流程，开发NLP模型需要开发者将巨大的NLP模型切分若干个功能部分，并将他们的工作负载分散到成百上千个图形处理单元上。

数以千百计的图形处理单元对厂商来说意味着巨大的成本。

技术上的困难也同样使厂商们痛苦不堪。

切分模型是一个定制的问题，每个神经网络、每个GPU的规格、以及将他们连接（或互联）在一起的网络都是独一无二的，并且不能跨系统移植。

厂商必须在第一次训练前将这些因素统统考虑清楚。

这项工作极其复杂，有时候甚至需要几个月的时间才能完成。

Cerebras表示，这是NLP模型训练中“最痛苦的方面之一”，只有极少数公司拥有开发NLP所必要的资源和专业知识。对于人工智能行业中的其他公司而言，NLP的训练则太昂贵、太耗时且无法使用。

但如果单个芯片就能够支持20亿个参数的模型，就意味着不需要使用海量的GPU分散训练模型的工作量。这可以为厂商节省数千个GPU的训练成本和相关的硬件、扩展要求，同时这也使厂商不必经历切分模型并将其工作负载分配给数千个GPU的痛苦。

Cerebras也并未仅仅执拗于数字，评价一个模型的好坏，参数的数量并不是唯一标准。

比起希望诞生于“巨芯”上的模型“努力”，Cerebras更希望的是模型“聪明”。

之所以Cerebras能够在参数量上取得爆炸式增长，是因为利用了权重流技术。这项技术可以将计算和内存的占用量解耦，并允许将内存扩展到足以存储AI工作负载中增加的任何数量的参数。

由于这项突破，设置模型的时间从几个月减少到了几分钟，并且开发者在GPT-J和GPT-Neo等型号之间“只需几次按键”就可以完成切换。这让NLP的开发变得更加简单。

这使得NLP领域出现了新的变化。

正如Intersect360 Research 首席研究官 Dan Olds 对Cerebras取得成就的评价：“Cerebras 能够以具有成本效益、易于访问的方式将大型语言模型带给大众，这为人工智能开辟了一个激动人心的新时代。”

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