| 定價頁 | 暫無 |
| 免費方式 | N/A |
| 定價方式 | N/A |
| 采購渠道 | 官網 |
| API適用國家/地區 | 瑞士 |
| 支持語言 | N/A |
快速導航
shm是什么公司
更多Shardeum 是全球首個基于以太坊虛擬機（EVM）的第1層（L1）區塊鏈，采用動態狀態分片技術，能夠隨著新節點的加入而提高每秒交易處理量（TPS）。
shm的API接口（產品與功能）
API產品信息
Notion是一個多功能工作空間，適用于筆記、任務、維基和數據庫。
核心功能
| 功能模塊 | 服務詳情 |
|---|---|
| 筆記管理 | 用戶可以在Notion中創建和管理筆記，支持富文本編輯和多媒體內容。 |
| 任務管理 | 提供任務分配和進度跟蹤功能，幫助團隊協作和個人任務管理。 |
| 維基功能 | 支持創建和編輯維基頁面，方便知識共享和團隊文檔管理。 |
| 數據庫管理 | 允許用戶創建自定義數據庫，存儲和查詢結構化數據。 |
| 跨平臺同步 | 支持多設備同步，用戶可以在不同設備上訪問和管理Notion內容。 |
使用場景
- 個人知識管理：用戶可以使用Notion進行個人筆記整理和知識管理，提高信息檢索效率。
- 團隊協作：團隊成員可以通過Notion共享文檔、分配任務和跟蹤項目進度，提升協作效率。
- 項目管理：項目經理可以使用Notion的數據庫功能來管理項目信息，監控項目狀態。
- 教育應用：教師和學生可以利用Notion的維基功能來創建和共享學習資料，促進知識傳播。
shm API的價格（API免費方式與收費標準）
在選擇API服務商時，綜合評估以下維度，選擇最適合自己需求的API服務商，確保技術兼容性和成本效益。
shm API Key怎么獲取（API調用與對接教程）
DeepSeek FlashMLA代碼庫解析——功能、性能與成本效益全維度評測
DeepSeek FlashMLA代碼庫通過分頁KV緩存、動態Tile調度、BF16混合精度三大核心技術，在Hopper GPU架構上實現大模型推理的突破性優化。基準測試顯示，其在8K長序列處理中達到121 tokens/s的吞吐量，較傳統方案提升189%，同時降低35%的顯存占用。成本效益分析表明，采用FlashMLA可使千億模型推理集群的三年TCO節省超$1.2M，API服務定價具備38%的降價空間。該代碼庫已成功應用于金融文檔解析、多模態客服等場景，支持單卡128路高并發處理。開發者可通過Docker快速部署，結合動態批處理配置與實時監控指標，實現高效穩定的生產級AI服務。作為國產AI基礎設施的重要突破，FlashMLA的開源標志著大模型推理優化進入"顯存智能調度"的新階段。
API知識庫
2025/02/24
開源新進展：DeepSeek 與 FlashMLA 合力，H800 算力狂飆，低成本策略揭曉
DeepSeek 開源周第一天，推出了名為 FlashMLA 的技術，該技術為 Hopper GPU 開發的高效 MLA 解碼內核，專門針對可變長度序列進行了優化，已投入生產。FlashMLA 使用后，H800 可達到 3000GB/s 內存，實現 580TFLOPS 計算性能。MLA 是 DeepSeek 提出的創新注意力架構，從 V2 開始，MLA 使得 DeepSeek 在系列模型中實現成本大幅降低，但計算、推理性能仍能與頂尖模型持平。此次發布的 FlashMLA 支持 BF16，分頁 KV 緩存，塊大小為 64。環境要求為 Hopper GPU、CUDA 12.3 及以上版本、PyTorch 2.0 及以上版本。MLA 通過低秩聯合壓縮技術，將多頭注意力中的鍵（Key）和值（Value）矩陣投影到低維潛在空間，從而顯著減少鍵值緩存（KV Cache）的存儲需求。V2 版本中，顯存占用降到了過去最常用的 MHA 架構的 5%-13%，推理成本僅為 Llama 370B 的 1/7、GPT-4 Turbo 的 1/70。V3 版本中，降本提速更為明顯。DeepSeek-R1 在 HuggingFace 上獲得了超過 10000 個贊，成為該平臺近 150 萬個模型之中最受歡迎的大模型。
API知識庫
2025/02/24
