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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...

“传说”中的5nm芯片

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! 编者按:本文来自微信公众号“半导体行业观察”(ID:icbank),作者 张健keya,36氪经授权发布。 台积电5nm即将量产,今年这部分订单已经被苹果和华为海思预定了。包括高通、联发科、博通、AMD、英伟达、赛灵思等大客户,均已展开5nm芯片设计,预计明、后两年开始陆续进入量产阶段。 不久前,台积电总裁魏哲家在法说会中指出,采用台积电5nm完成的芯片设计定案(tape-out)数量将比7nm量产初期的同时期还要高,5nm将成为台积电继7nm之后、另一个重大且具有长生命周期的制程节点。预估5nm今年营收占比将达到10%。 两大客户分食2020年5nm产能 今年下半年,台积电5nm逐步进入规模量产阶段,主要是为苹果代工A14应用处理器,以及为华为海思代工麒麟1000系列5G手机处理器。 A14应用处理器 基于5nm的A14处理器,除了拥有更多的晶体管和更高的峰值时钟速率外,苹果还在架构上进行了改进,预计其单核性能会提升不少。 相较于单核性能,A14的多核性能存在更多变数。首先是因为制程工...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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