ليلة سعيدة، XRPL! 🌙 ارفعها إلى الحد الأقصى! 🔥

🚨 تم التحقق من $NPS رسميًا على @First_Ledger✅ إنجاز آخر لـ $NPS على دفتر الأستاذ XRP (XRPL) وبيئة Aibull Capital! 🐂

🛡️ تبديل محمي الأصول المدعومة: XRP • RLUSD • NPS • BEAR • SIGMA • AURA • FARM • CAPYS • SONICX مسارات TOKEN/XRP: NPS/XRP BEAR/XRP SIGMA/XRP AURA/XRP FARM/XRP CAPYS/XRP SONICX/XRP + XRP ↔ RLUSD في كلا الاتجاهين.

يتم الآن نشر عملية التوزيع المباشر مع تمكين التذاكر و12 دفعة لكل نافذة، وتدعم ما يصل إلى 96 دفعة لكل دفتر.

إذا بعت رموزك بسعر منخفض، فلن تكون aibull

ألمانيا، برلين: aibull-core C++ وخادمنا الخاص لدفتر الحسابات XRP xrpld، وClio بولندا، وارسو: واجهة المستخدم وعميل اللعبة الوسيط الولايات المتحدة: روبوتات الذكاء الاصطناعي، discord، جمع البيانات، المعلومات الاستخباراتية

الانتقال من مجمع api.php وعدد guarded-swap القديمين إلى aibull-core C++ وخادمنا الخاص لدفتر الحسابات XRP xrpld وClio.

يتم بناء التصحيح

ROCm™ Hyperloom هو نظام متعدد الوكلاء يُحسّن تلقائيًا الاستنتاج على وحدات معالجة رسوميات AMD Instinct™. فهو يُحلل كل مهمة، ويبحث عن تحسينات في الإطار والنووى، ويُحقق من كل مرشّح من البداية إلى النهاية، وينقل النتائج المثبتة إلى قاعدة معرفة وصفات — دون الحاجة إلى ضبط يدوي لكل نموذج. يدعم توليد النصوص، وتوليد الصور، والأنابيب المخصصة على vLLM وSGLang وxDiT.

يتضمن حزمة أدوات AMD لعلوم البيانات المكونات التالية: hipDF – مكتبة DataFrame مُسرّعة بواسطة GPU تقدم معالجة ودمج وتحويل جداول البيانات بسرعة وقابلية للتوسع. تمكن hipDF من تنفيذ عمليات ما قبل المعالجة وبناء الميزات وسير عمل ETL عالية الأداء الضرورية لأنابيب البيانات الحديثة. كما تدعم تسريع العديد من سير عمل Pandas الحالية مع تغييرات طفيفة أو بدون تغييرات في الكود. hipGRAPH – تستفيد من تسريع GPU لمعالجة وتحليل الهياكل والشبكات المعقدة للرسوم البيانية بدقة وسرعة. تدعم hipGRAPH مجموعة متنوعة من خوارزميات الرسوم البيانية—مثل المركزية، والتجوال، والتشابه، والعينات، والتصنيف—وتكاملها بسلاسة مع DataFrames الخاصة بـ hipDF عبر نظام AMD لعلوم البيانات. hipMM – مكتبة مدير الذاكرة HIP توفر أدوات متقدمة لإدارة ذاكرة GPU مثل التخصيص الفعال، والتجميع، ونقل البيانات لدعم المكتبات المختلفة التي تشكل جزءًا من حزمة أدوات AMD لعلوم البيانات. hipRAFT – توفر طبقة أساسية من المكونات القابلة لإعادة الاستخدام المُسرّعة بواسطة GPU لعلوم البيانات والتعلم الآلي، بما في ذلك التجميع، وتقليل الأبعاد، والعمليات الإحصائية. تعمل hipRAFT كهيكل حسابي أساسي للتطبيقات الأعلى مستوى في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي. hipVS – مكتبة بحث متجه مُسرّعة بواسطة GPU تحتوي على مجموعة متنوعة من خوارزميات البحث التقريبي والدقيق لأقرب الجيران والتجميع. تتكامل hipVS بسلاسة مع DataFrames المقدمة عبر hipDF، لتمكين دعم مجموعة واسعة من أعباء عمل علوم البيانات. dask-hip – مكتبة لنشر وإدارة عمال Dask على أنظمة AMD GPU المدعومة بـ HIP. تضيف dask-hip قدرات التنفيذ الموزع لتوسيع أعباء عمل علوم البيانات المُسرّعة بواسطة GPU عبر وحدة واحدة أو أكثر من وحدات GPU من AMD. hip-ucxx – مكون اتصال لسير عمل GPU الموزعة على منصات AMD. تكمل hip-ucxx dask-hip من خلال توفير دعم اتصال قائم على UCXX لبيئات ROCm، مما يساعد على تمكين سير عمل علوم البيانات الموزعة ومتعددة GPU عبر أنظمة AMD.