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家庭是社會生活的基本單位，攢錢是中國家庭最重要的特征，很多人說中國人有攢錢的傳統，因為中國的儲蓄率處世界第一位。中國人喜歡攢錢，無論是城鎮還是農村，每個家庭都由于各種理由來攢錢：農村家庭需要攢錢蓋房子、攢錢娶媳婦、攢錢養老、攢錢種地；城市家庭需要攢錢買車、攢錢購房、攢錢給孩子上學、攢錢給孩子留學、攢錢給父母治病等。攢錢不僅僅是普通人完成財富原始積累的有效手段，攢錢就是你繞不開的財富積累第一步。但問題的癥結不在于是不是攢錢行為本身，而在于攢錢過程中如何制定家庭財富規劃策略。一個普通的家庭需要攢多少錢才合適呢？這個問題必須先解決家庭財富規劃的五大問題：一是現實家庭的生活需要如何更充分和自由，也就是解決如何生存的問題？這是最基本的家庭財富規劃目標中的攢錢目標有多少錢可以滿足基本的家庭日常生活需求？這個問題雖然各不相同，但仍然會有一個基本的標準。保障正常的生活需要有一個前提，即需要在你的居住地有兩套房子，最起碼有一套住房，然后再探討攢錢多少合適。從基本生活保障計算，一線城市一年的家庭基本生活保障開支10萬元左右，二線城市大概在5-8萬元左右，三四線城市基本在3-5萬元左右。如果就以這個基本家庭生活保障需要的金額來分析，如果再以目前的銀行理財產品收益率4/%計算，如果我們需要通過銀行理財獲得的收益覆蓋上面基本生活保障的需要，我們可以得出結論：一線城市家庭需要攢錢250萬，二線城市需要攢錢125萬到200萬，三四線城市需要攢錢在100萬元。在家庭已經有至少一套住房的情況下，家庭攢錢的金額在不同城市之間分別為100萬元、125—200萬元，250萬元。二是家庭主要成員自身的投資和發展考慮，也就是從家庭財富規劃中要考慮解決如何提升自身發展的未來問題家庭成員即男女主人不僅僅是攢錢的主力，更是未來持續提供攢錢能力的關鍵，所以，如何提升家庭主要成員自身的提升投資也是家庭財富管理必須要解決的問題。雖然說，攢錢的收入來源于三部分：薪資收入+特長收入+投資收入。對于大多數人來說，攢錢主要來自于薪資收入，所以投資自己也是為了提升自己的薪資收入；同時，在提高薪資收入的前提下， 提升自己特長收入和投資收入的能力。只有提升自己才能實現家庭更加美好的生活，而家庭更加美好的生活=事業穩定+發展自己如何增加發展的資金需求呢？簡單地講，每年投資5—10萬元的投資是必須的，可以去學習、也可以嘗試多元化的投資。如果以4/%的投資收益或者理財收益的話，投資自身發展需求的存款需要125萬元到250萬元。三是攢錢的多少需要考慮家庭財富規劃中的孩子的教育和投資問題，因為這是對家庭未來的投資中國的家庭最舍得的投資是子女教育。每個父母都希望通過讓自己的孩子讀最好的教育，考上好的學校，實現一個更好的未來。一般的家庭都有教育投資和子女的投資，有的是需要上各種培訓班，有的是需要上特長班，有的則需要提前學習外語。有機構對中國父母的調查數據顯示：有74/%的受訪家長希望其子女進修碩士學位，有85/%的中國受訪父母考慮把子女送到海外接受更好的教育。即使是普通收入家庭的父母，也有超過七成表示希望送孩子去國外讀書。這樣的教育投資，算起來可不是一筆小數目。數據顯示，父母對子女的經濟支持資金分配中，37/%將投向教育，除去九年義務教育不說，高中教育，大學教育，出國留學以及從小到大的大大小小補習班，動輒都是幾十萬的投資。有機構進行測算，僅僅在孩子的教育投入上，從幼兒園到大學至少需要372600元，如果加上各種培訓班及其它費用，有的機構測算需要100萬元，如果我們平均以60萬元進行測算，每年大約5萬元左右，如果以4/%的投資收益或者理財收益的話，投資自身發展需求的存款需要125萬元到250萬元。四是老人的贍養問題，這是解決人生的道義和道德問題。同時也是家庭財富管理中必須考慮的攢錢需求問題贍養老人是一個家庭必須承擔的責任和義務，也是在家庭財務安排中必須考慮的問題。雖然說法律規定上老年人的贍養費標準包括：當地的經濟水平、被贍養人實際需求、贍養人的經濟能力。法定贍養費的給付內容主要有老年人基本贍養費即日常生活的衣、食費用及自然開支;老年人的生病治療費用；生活不能自理老人的護理費用；老年人的住房費用；必要的精神消費支出和必要的保險金費用。各地雖然標準不一，但一般情況下，一年付出的贍養費在2-4萬元是正常的，如果以理財收益率或者投資收益率4/%進行計算，攢錢收益持續獲得的支持贍養費的能力需要存款50—100萬元。五是家庭財富規劃管理必須要考慮自身的老有所依、老有所養、老有所樂的籌劃和投資問題，以避免給子女造成負擔中國人之所以愿意儲蓄、有儲蓄傳統，解決老有所依、老有所養、老有所樂的問題是至關重要的。據統計，我國居民儲蓄余額已經突破43萬億元，已成為全球儲蓄金額最多的國家；但人均居民儲蓄超過3萬元，是人均儲蓄最多的國家。如果從區域的人均存款來看，有數據統計，北京人均存款約12.9萬，上海與北京差距不大，廣州人均存款達到10.3萬，深圳的人均存款為8.7萬，也就是說你如果達到一線城市的人均存款標準，3口之家基本上在50萬左右。從其它地區的人均存款來看，如果以平均存款5—8萬計算，5口之家的存款在20萬左右。如果以一年需要開支12萬元能夠滿足家庭夫妻老有所養和老有所樂的問題，在雙方都有退休金或者社保的情況下，可能的缺口在4萬元左右，如果只有一方有社保，可能缺口在7萬元左右，如果我們以平均缺口5萬元計算，那么在理財收益率或者投資收益率4/%進行計算，攢錢收益持續獲得的老年生活的能力需要存款125萬元左右。綜上所述，攢錢多少對于家庭合適需要看家庭所處的階段，如果將各階段所有的需求合計計算，那么需要攢錢400萬元到850萬元是合適的。當然，如果你希望更高的生活水平，則需要更多的攢錢能力。

近幾年來，深度學習大火，各類芯片也如雨后春筍般出現，像什么GPU, TPU, DPU, NPU, BPU……你分得清嗎，下面來小白一下先來看看這幾個詞的英文全稱：CPU全稱：Central Processing Unit, 中央處理器；GPU全稱：Graphics Processing Unit, 圖像處理器；TPU全稱：Tensor Processing Unit, 張量處理器；DPU全稱：Deep learning Processing Unit, 深度學習處理器；NPU全稱：Neural network Processing Unit, 神經網絡處理器;BPU全稱：Brain Processing Unit, 大腦處理器。1、CPUCPU的全稱為 Central Processing Unit（中央處理器），它其實就是機器的“大腦”， 主要包括運算器（ALU, Arithmetic and Logic Unit）、控制單元（CU, Control Unit）、寄存器（Register）、高速緩存器（Cache）和它們之間通訊的數據、控制及狀態的總線。它是由計算單元、控制單元和存儲單元三大部分組成。如下圖所示2、GPU為了解決CPU在大規模并行運算中遇到的困難、提升速度，GPU應運而生，采用數量眾多的計算單元和超長的流水線。GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器），GPU最初用在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備上運行繪圖運算工作的微處理器。如下圖所示：一提到GPU，就容易想到“并行計算”。并行計算/(Parallel Computing/)是指同時使用多種計算資源解決計算問題的過程，提高計算機系統計算速度和處理能力的一種有效手段。并行計算的基本思想是使用多個處理器來共同求解同一問題，將被求解的問題分解成若干個部分，各部分均由一個獨立的處理機來并行計算。那么為什么GPU特別擅長處理圖像數據呢？這是因為圖像上的每一個像素點都有被處理的需要，而且每個像素點處理的過程和方式都十分相似，因此可以并行計算，所以GPU在圖像處理方面的能力就非常強。下圖是CPU與GPU架構的對比圖：3、TPUTPU是Google在2016年5月提出來的一個針對Tensorflow平臺的可編程AI加速器。TPU可提供高吞吐量的低精度計算，用于模型的前向運算而不是模型訓練，且能效（TOPS//w）更高。據報告，TPU與同期的CPU和GPU相比，性能可提升15-30倍，以及30-80倍的效率（性能//瓦特）提升。那么，TPU是怎么做到如此之快呢？（1）深度學習的定制化研發：TPU 是谷歌專門為加速深層神經網絡運算能力而研發的一款芯片，其實也是一款 ASIC（專用集成電路）。（2）大規模片上內存：TPU 在芯片上使用了高達 24MB 的局部內存，6MB 的累加器內存以及用于與主控處理器進行對接的內存。（3）低精度 /(8-bit/) 計算：TPU 的高性能還來源于對于低運算精度的容忍，TPU 采用了 8-bit 的低精度運算，也就是說每一步操作 TPU 將會需要更少的晶體管。下圖是TPU各模塊的是框架圖：TPU 各模塊的框圖。主要計算部分是右上方的黃色矩陣乘法單元。其輸入是藍色的「權重 FIFO」和藍色的統一緩存（Unified Buffer（UB））；輸出是藍色的累加器（Accumulators（Acc））。黃色的激活（Activation）單元在 Acc 中執行流向 UB 的非線性函數。4、DPUDPU深度學習處理器最早由國內深鑒科技提出，基于Xilinx可重構特性的FPGA芯片，設計專用的深度學習處理單元，而且抽象出定制化的指令集和編譯器，實現了快速的開發與產品迭代。5、NPUNPU（神經網絡處理器），是在電路層中模擬人類神經元和突觸，并且用深度學習指令集直接處理大規模的神經元和突觸，一條指令完成一組神經元的處理。NPU的典型代表有國內的寒武紀芯片和IBM的TrueNorth。6、BPUBPU（大腦處理器），是由地平線科技提出的嵌入式人工智能處理器架構。傳統CPU芯片是做所有事情，所以一般采用串行結構。而BPU主要是用來支撐深度神經網絡，比如圖像、語音、文字、控制等方面的任務，而不是去做所有的事情。更多內容

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