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美國歷史上最嚴重選舉暴力：奧科伊黑人屠殺事件

11月3日是2020年美國總統大選的正式投票日，今年的美國大選似乎特別不平靜，對立的情況過於強烈，不同立場的群眾，三不五時發生衝突，許多人擔心要是選舉有爭議，美國可能陷入動蕩。剛好100年前，美國選舉就發生了極為可怕的屠殺事件，而且與黑白人種的對立有關，就是在佛羅里達州的奧科伊大屠殺(Ocoee massacre)，被稱為「美國政治史上最血腥的一天」。佛羅里達大學歷史系的保羅‧歐爾提斯教授(Paul Ortiz)說：「1920年的選舉中，佛羅里達奧科伊市的黑人踴躍參與登記投票，這威脅了「白人至上」主義，當地政府與3K黨(Ku Klux Klan)都試圖阻止黑人參與投票。」為了阻止黑人投票，奧科伊市的一名白人暴徒，殘忍的殺死了數十名非裔美國人，放火燒毀了他們的房屋，將他們趕出了社區。這就是「現代美國政治史上最血腥的一天。」很難確切地描述當天發生的事件，因為地方官員試著掩蓋這場黑歷史。但是近年來，歷史學家整理了口述歷史，土地記錄和已發表的記錄，以整理出更準確的事件版本，並確保不會忘記這場大屠殺悲劇。奧蘭多前哨報（Orlando Sentinel）最近也刊出專文，記錄了這一事件。根據一些歷史資料，當天，一名奧科伊市的黑人地主-摩西‧諾曼（Moses Norman）參加民意調查，並試圖進行投票。然而諾曼被民意調查工作人員給拒之門外，說他沒有正確登記選民資料，或者沒有繳稅。因此，諾曼向奧蘭多著名律師，也是當地的和共和黨參議員候選人約翰錢尼(John Cheney )陳情，錢尼建議諾曼可以據理力爭，他符合資格行使投票權。諾曼這樣做了，他回到投票點，結果民意調查員拿著槍不准他進去投票，其他說法則是白人在他的車裡找到了槍。總之，諾曼被趕走了，而他感覺有危險，因此去找他的朋友朱利斯‧佩里（Julius “July” Perry ），一位當地算是有知名度的黑人，到他家中避難。沒想到，白人暴徒竟爭糾眾要找諾曼的麻煩，最終他們搜到了佩里的家，那裡是一群非裔美國人的聚集地。結果爆發嚴重衝突，目前尚不清楚誰先開槍，但第一波衝突是2名白人在槍戰中死亡，佩里受傷。白人暴徒更怒，召集了增援部隊來尋仇，總共250多名白人，其中許多是3K黨成員，他們縱火燒屋，佩里在這場暴亂中喪生，遺體還被掛在路燈上示眾，諾曼則從此下落不明。這場事件目前尚不清楚有多少黑人被殺，估計大約30~50人。自此之後，幾乎沒有黑人敢住奧科伊，這事當地白人也就一直試圖掩蓋。文章來源：On this day 100 years ago, a White mob unleashed the deadliest Election Day violence in US history文章來源：Ocoee On Fire: The 1920 Election Day Massacre(中時新聞網)

台中警取佩槍誤觸板機 意外走火擊中地板

台中市東勢分局中坑派出所林姓值班員警自覺配槍卡卡，3日下午2時許教官前往檢查裝備，林員取出配槍詢問原因，不慎拉了槍枝滑套並觸動扳機，子彈瞬間即發，幸僅打到地板，未造成人員受傷。分局長吳銘淵表示，該名警員平時表現良好，事後感到自責難過，意外係因一時疏忽，除行政處分，另安排心理輔導。

NVIDIA A100登陸AWS 象徵加速雲端運算領域未來十年開端

Amazon Web Services（AWS）的首個GPU執行個體於十年前亮相，搭載的是NVIDIA M2050。當時以CUDA為基礎的應用程式主要集中在加速科學模擬，而人工智慧（AI）和深度學習的興起還遙遙無期。此後AWS又陸續加入穩定的雲端GPU執行個體，包括K80（p2）、K520（g3）、M60（g4）、V100（p3／p3dn） 和T4（g4）。隨著全新P4d執行個體今日正式上路，AWS將在最新NVIDIA A100 Tensor Core GPU的支援下，為加速運算領域的下一個十年打穩基礎。全新P4d執行個體為機器學習訓練與高效能運算應用程式，提供AWS上採用GPU之最高效能、最具成本效益的平台。與預設的FP32精準度相比，使用FP16的執行個體訓練機器學習模型的時間縮短了三倍，使用TF32進行訓練的時間縮短了六倍。這些執行個體亦提供了極為卓越的推論表現。上個月NVIDIA A100 GPU於MLPerf Inference基準測試項目中所向披靡，其效能較CPU快上237倍。每個P4d執行個體皆搭載8個NVIDIA A100 GPU，客戶可以透過AWS UltraClusters使用AWS Elastic Fabric Adaptor（EFA），以及提供可擴展高效能儲存裝置的Amazon FSx，每次依需求調整規模以取得超過4,000個GPU。P4d提供400Gbps 網路，並且使用NVIDIA的NVLink、NVSwitch、NCCL及GPUDirect RDMA等技術，進一步加速處理深度學習訓練的作業負載。EFA上的NVIDIA GPUDirect RDMA在伺服器之間將資料從GPU傳遞到GPU，無需通過CPU和系統記憶體，確保低延遲的網路。此外，許多AWS服務都支援P4d執行個體，包括Amazon Elastic Container Services、Amazon Elastic Kubernetes Service、AWS ParallelCluster及Amazon SageMaker。P4d還能使用NGC所提供的各種經過優化的容器化軟體，包括高效能運算應用程式、AI框架、預先訓練模型、Helm chart，以及TensorRT和Triton推論伺服器等推論軟體。(工商 )