高效燃脂排名榜：第一名堪称“代谢加速器

在追求高效健身减脂的过程中，挑选适合自身且热量消耗突出的运动至关重要。以下结合多平台数据，全面解析常见运动的燃脂效率，并向出科学排名。

一、高效燃脂运动的数据对比

1. 跳绳：高强度间歇的燃脂王者荣耀

– 热量消耗：以每分钟130次的速度跳绳，每小时可消耗600-800千卡热量，且运动后仍因“后燃效应”持续消耗脂肪。

– 优势：无需器械，场地灵活，同时锻炼下肢爆用劲与核心稳定性。但超重者需谨慎，避免关节损伤。

2. 游泳：全身低冲击的高效运动

– 热量消耗：自由泳每小时消耗500-700千卡，蛙泳约400-600千卡。水的阻力使游泳兼具燃脂和塑形效果，尤其适合关节敏感动人群。

– 优势：低冲击力，可长时间持续，且对心肺功能提高显著。

3. 跑步：传统有氧的燃脂主力

– 热量消耗：以8-10公里/小时的速度跑步，每小时消耗600-800千卡。快跑或间歇跑（如冲刺30秒+慢跑60秒）可进一步提高效率。

– 劣势：对膝盖压力较大，需注意跑姿与场地挑选。

4. 高强度间歇训练（HIIT/Tabata）：短时高效的代谢引擎。

– 热量消耗：Tabata训练（如20秒全力运动+10秒休息，重复8组）半小时消耗495千卡，后燃效应可持续38小时，总消耗远超普通有氧。

– 适用人群：体能基础较好者，需严格把控强度以防过度疲劳。

5. 划船机和爬楼梯：复合ACT的燃脂利器

– 划船机：每小时消耗480-700千卡，调动全身85%的肌肉群，尤其强化背部与腿部。

– 爬楼梯：每小时消耗400-600千卡，对臀腿塑形效果显著，但需注意膝盖保护。

6. 力量训练：长期减脂的隐形助力

– 热量消耗：重训每小时约300-500千卡，但通过增加肌肉量可提高基础代谢率，长期效果显著。

二、全面排名：燃脂效率前三名

第1名，高强度间歇训练（HIIT/Tabata）

– 主推理由：单位时间消耗顶尖，后燃效应显著，适合时间紧迫者。

第2名，跳绳

– 主推理由：全面消耗和便捷性完美，兼顾心肺和协调性训练。

第3名，游泳

– 主推理由：低损伤风险下实现高效燃脂，适合大体重及关节敏感动人群。

三、运动挑选的科学提议

– 新人入门：从快走、慢跑或游泳最初，逐步提高强度。

– 关节保护：优先挑选游泳、椭圆机或骑行，减少冲击力。

– 长期规划：结合有氧和力量训练，提高肌肉量以增强代谢。

通过科学挑选运动方法，并坚持规律训练，减脂塑形将事半功倍。

Meta官宣最新训推一体加速器：完全集成PyTorch 2，性能3倍提高

机器之心报道

Meta 疯狂砸入数十亿美元，一部分招揽人才，一部分造芯片。

Meta 正在不遗余力地想要在生成式 AI 领域赶上竞争对手，目标是投入数十亿美元用于 AI 研究。这些巨资一部分用于招募 AI 研究员。但更大的一部分用于开发硬件，非常是用于运行与训练 Meta AI 模型的芯片。

在英特尔官宣其全新人工智能加速器硬件的第二天，Meta 便迅速公开了关于芯片研发的全新成果：下一代 MTIA（Meta Training and Inference Accelerator），其中 MTIA 是专为 Meta AI 工作负载而设计的定制芯片系列。解析认为，Meta 此举意在减少对英伟达及其他外部企业芯片的依赖。

其实，Meta 在去年就推出了第一代 MTIA，和前代相比，全新版本显著改进了性能，并有助于强化内容排行与主推广告模型。从 Meta 官方说明中大家可以看出，MTIA v2 目前已在其 16 个数据中心投入运用，和 MTIA v1 相比，整体性能提升了 3 倍。不过最早的 MTIA v1 预计要到 2025 年才会发布，MTIA v2 只能再等等了，但 Meta 表示这两款 MTIA 芯片现已投入生产。

从下图可以看到，下一代 MTIA 采用了台积电 5nm 制程工艺。

虽然 MTIA 主要用于训练排行与主推算法，但 Meta 表示，他们的最终目标是扩展芯片的功能，用来训练如 Llama 等语言模型的生成式 AI 。

新的 MTIA 芯片从根本上专注于提供计算、内存带宽与内存容量的适当平衡。该芯片将拥有 256MB 片上内存，频率为 1.3GHz，而 v1 的片上内存为 128MB 与 800GHz。有消息称，Meta 致力于 MTIA v2 研究已有一段时间了，该项目内部代号为 Artemis。

新一代芯片的全新加速器由 8×8 个处理元件 (PE) 组成。这些 PE 显着提升了密集计算性能（比 MTIA v1 提升了 3.5 倍）与稀疏计算性能（提升了 7 倍）。这些提升一部分归功于架构的改进，另一部分归功于 PE 网格供电方法：Meta 将本地 PE 存储的大小增加了两倍，将片上 SRAM 增加了一倍，将其带宽增加了 3.5 倍，并将 LPDDR5 的容量增加了一倍。

全新版本的 MTIA 设计方法还采用改进的片上网络 (NoC) 架构，使带宽加倍，并允许以低延迟的方法在不同 PE 之间进行协调。

硬件系统

高效地为工作负载提供服务不单单是芯片的挑战，共同设计硬件系统与软件堆栈对于整体推理化解方案的成功同样至关重要。

为了支持下一代 MTIA 芯片，Meta 开发了壹个大型机架式系统，最多可容纳 72 个加速器。该系统由三个机箱组成，每个机箱包含 12 个板，每个板上有两个加速器。

为此，Meta 专门设计了该系统，以便将芯片的时钟频率配置为 1.35GHz（从 800MHz 最初提升），并以 90 瓦的功率运行，而第一代的设计功耗为 25 瓦。Meta 的设计确保提供更密集的功能以及更高的计算、内存带宽与内存容量。这种密集性使得可以更轻松地适应各种复杂性与尺寸的模型。

此外，Meta 还将加速器之间、主机和加速器之间的结构更新到 电脑Ie Gen5，以提升系统的带宽与可扩展性。如果挑选横给扩展至机架之外，还能添加壹个 RDMA NIC。

软件堆栈

从投资 MTIA 之初起，软件就一直是 Meta 重点关注的领域之一。作为 PyTorch 的开始开发者，Meta 特别重视可编程性与开发效率。

在设计时，MTIA 堆栈旨在和 PyTorch 2.0 以及 TorchDynamo 、TorchInductor 等功能完全集成。同时，前端图形级捕获、解析、转换与提取机制（比如 TorchDynamo、torch.export 等）和 MTIA 无关，并正在被从头运用。

此外， MTIA 的较低级别编译器从前端获得输出并生成高效且设备特定的代码。该编译器本身由几个组件组成，分别负责为模型与内核生成可执行代码。

下图为负责和驱动程序 / 固件连接的运行时堆栈。MTIA Streaming 接口抽象提供了推理与（未来）训练软件管理设备内存以及在设备上运行算子、执行编译图所需要的基本与必备操作。

最后，运行时和用户空间中的驱动程序进行交互，Meta 做出这一决定是为了能够在生产堆栈中最快地迭代驱动程序与固件。

在许多方面，这一最新芯片系统运行软件堆栈的方法和 MTIA v1 类似，使得团队的部署速度最快，其中 Meta 已经完成了在该架构上运行应用程序所需的大部分必备的集成与开发工作 。

下一代 MTIA 旨在兼容为 MTIA v1 开发的代码。由于 Meta 已经将完整的软件堆栈集成到芯片中，因此在几天内就可以运用这款新芯片启动并运行流量。这使得 Meta 能够快速落地下一代 MTIA 芯片，在差点 9 个月的时间内从推出首个芯片到在 16 个数据中心运行生产模型。

Triton-MTIA 编译器后端

Meta 通过创建 Triton-MTIA 编译器后端来为 MTIA 硬件生成高性能代码，从而进一步优化了软件堆栈。作为一种开源语言与编译器，Triton 用于编写高效的机器学习计算内核，可以提升开发人员编写 GPU 代码的效率。Meta 发现 Triton 语言和硬件无关，足以适用于 MTIA 等非 GPU 硬件架构。

此外，Triton-MTIA 后端执行优化后，可以最大限度地提升硬件利用率并支持高性能内核。

Meta 实现了对 Triton 语言功能的支持并集成到 PyTorch 2 中，为 PyTorch 算子提供了广泛的覆盖。例如，借助 TorchInductor，开发人员可以在提前 (AOT) 与即时 (JIT) 工作步骤中利用 Triton-MTIA。

Meta 还观察到，Triton-MTIA 显著提升了开发人员的效率，能够扩展计算内核的编写范围，并大大扩展对 PyTorch 算子的支持。

性能结果

目前的结果表明，下一代 MTIA 芯片可以处理 Meta 产品组件中的低复杂性 (LC) 与高复杂性 (HC) 排序与主推模型。在这些模型中，模型大小与每个输入样本的计算量也许存在 10 倍到 100 倍的差别。

由于 Meta 控制整个堆栈，因此相较于商用 GPU 可以实现更高的效率。实现这些收益需要持续的卖力，随着在系统中构建与部署 MTIA 芯片，Meta 将继续提升每瓦性能。

早期结果表明，在 Meta 评估的四个决定因素模型中，下一代 MTIA 的性能比第一代芯片提升了 3 倍。在平台层面，和第一代 MTIA 系统相比，凭借 2 倍的设备数量与强大的 2-socket CPU，Meta 能够实现 6 倍的模型服务吞吐量与 1.5 倍的每瓦性能提高。

为了实现这些目标，Meta 在优化内核、编译器、运行时与主机服务堆栈方面取得了重大进展。随着开发者生态系统的成熟，优化模型的时间正在缩短，但未来提升效率的空间更大。

博客链接：

https://ai.meta.com/blog/next-generation-meta-training-inference-accelerator-AI-MTIA/

用户点评

将妓就计

想找个加速器，感觉论坛都主推这个榜单啊！快来看看有没有我常用的。

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一生只盼一人

PC玩游戏卡是真的致命，看来得看看哪款加速器靠谱了。

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涐们的幸福像流星丶

最近发现网速有点慢，是不是该尝试排行靠前的加速器？

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青楼买醉

一直传闻加速器能缓解网络延迟，应该来知道下吧！

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一生荒唐

这么多的加速器，真挺难选的，排名榜就成了我的良师益友了。

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残花为谁悲丶

之前用过不收费的加速器，效果不好不好，感觉付费的排行靠前一些。

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情字何解ヘ

看看哪款加速器对我的游戏最优化，这个榜单应该是很权威的啊！

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呆萌

没试过加速器的兄弟们，抓紧来看看排名榜，选一款尝试吧！

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慑人的傲气

看这篇文章还挺详细的，每个加速器都有自己的优缺点，真好对比。

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矜暮

这款加速器我看之前就有广告了，没想到它排行还挺靠前的。

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盲从于你

预备换个新加速器，这个排名榜我一定会参考一下的。

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景忧丶枫涩帘淞幕雨

想了解哪款加速器性价比顶尖，肯定要看这个榜单啊！

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雪花ミ飞舞

游戏爱好者必要的加速器，这个ランキング太实用了！

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花开丶若相惜

原来还有这么多种加速器类型的说明，挺有帮助的。

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断秋风

PC玩个游戏竟然要思考加速器，时代变了！不过可以尝试看哦！

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相知相惜

之前对加速器的知道不太多，今年看了这篇文章感觉懂了一些。

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生命一旅程

这篇排行还算客观吧，没有偏袒某一款产品的感觉。

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歇火

希望这些主推能帮我找到一款好用又不贵的加速器！

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龙卷风卷走爱情

这个排名榜升级频率好不好？

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