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人工智能正在推动芯片的复兴

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 半导体是数字时代的一项基础技术。美国硅谷的名字正是源自于此。过去半个世纪以来,计算技术的革命改变着社会的方方面面,而半导体技术正是这场革命的核心。 自英特尔1971年推出全球第一个微处理器以来,计算能力一直以令人惊叹的步伐发展演进着。根据摩尔定律,当前的计算机芯片比50年前的芯片在功能上强大数百万倍。 尽管数十年来处理能力飞速增长,但直到现在,计算机芯片的基本体系结构仍然没有太大改变。很大程度上说,芯片的创新,需要进一步缩小晶体管的体积,让集成电路可以容纳更多晶体管。数十年来,英特尔和AMD等厂商通过提高CPU性能而取得了长足的发展,被Clayton Christensen视为“持续的创新”。 今天,这种情况正在发生着巨大的变化。人工智能(AI)引发了半导体创新的“新黄金时代”——机器学习带来独特的市场需求和无限的机会,第一次激发了企业家们,去重新思考芯片架构的基本原则。 他们的目标,是设计一种专为AI设计的新型芯片,为下一代计算提供动力,这也是当前所有硬件领域最大的市场机遇之一。 新的...

生产机器学习不再是困难

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 部署机器学习微服务变得更容易了。 本文最初发表在 Towards Data Science,经原作者 Caleb Kaiser 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。在许多软件工程学科中,生产用例是相当标准化的。以 Web 开发为例:要在 Web 应用中实现身份验证,你无需发明数据库,编写自己的哈希函数,或者设计一个新的身份验证策略。你可以使用某个定义好的方法,并利用标准工具就能在 Web 应用中实现身份验证。 然而,在机器学习中,这种标准化并不存在。为了构建从模型训练到部署的管道,团队不得不构建自己的解决方案,主要的问题是从头开始开始构建解决方案。 这样一来,这一领域对于许多工程师来说成了不可企及的禁区,推而广之,对那些很多请不起专业专家的公司来说也是如此。 但这一情况正在改变。生产模式正变得越来越常规。这些方法正在标准化,工具也正在日益成熟。到最后,软件可以由非专业的机器学习工程师开发了。 将模型投入生产意味着什么? 如果你看看自己每天都使用的软件,如 Gmail、Uber、Netfl...

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