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AI与IoT为主要发力点,带你看看2016 Hot Chips大会究竟发生了什么?!

每年的Hot Chips大会都会对半导体行业的各个发展方向加以追踪,而今年的大会则显示各厂商开始将主要精力放大机器学习、智能车辆以及新型传感器领域。 移动行业在大会上亦有所表现,不过其工作进展似乎仍以增量式推进为主。微处理器作为以往大会中的重点,目前则由英特尔Skylake、IBM Power 9以及AMD的Zen x86核心作为主要载体。 激烈的云计算竞争则继续为芯片发展提供动力。作为老牌劲旅,英特尔公司展示了其如何利用收购成果加速产品垂直一体化发展。而作为后起之秀,中国的飞腾亦加入竞逐。 也许最令人振奋的消息在于,本次大会上出现了大量由年轻从业者及新兴学术带头人担任的主讲者。他们的智慧与冲劲亦为半导体行业的未来带来光明与希望。 在为机器学习技术打造更为完善的神经元网络方案之前,大家首先需要实现可承受的能源使用效率,Movidius公司首席技术官David Moloney表示。他在题为《这一切到底值不值得?》的演讲中展示了以上图片,并指出准确率的提升会同时带来更高的每瓦性能成本。 目前对于神经元网络的高度关注催生出众多包含大量GPU的低能耗服务器方案,Facebook最近亦推出了相关...

开源IndexR:如何对上千亿的数据进行秒级探索式分析

在当前信息大爆炸的时代,“大数据”已成为互联网行业人人谈论的热词和话题,比如近几年快速发展的基于大数据进行精准用户定向的程序化广告,以及去年马云提出的利用大数据重塑商品的生产 - 流量 - 销售流程的“新零售”模式等。大数据已经渗透到众多的行业,为许多企业带来了变革性影响。那么,何为“大数据”呢?大数据(Big Data),可以简单的理解为无法在一定时间范围内用常规手段进行处理的海量数据集合。所有企业的业务分析都是基于数据的,每家企业对数据的收集、整合及处理能力在一定程度上决定了企业的业务发展水平。因此,提升数据分析性能也是当前许多企业共同面临的重大挑战。 行业现状 目前,行业中的大数据分析架构一般使用基于 Hadoop 体系的分布式计算引擎 + 分布式存储系统架构(如下图)。 Hadoop 体系的架构特点是上层解决计算问题,下层解决存储问题。它可以让开发者在不了解分布式底层细节的情况下,进行分布式程序的开发。但是,这种架构同时也存在一些问题: 1.整合工作量大 分布式存储目前的标准比较统一,一般使用 HDFS。HDFS 能有效解决海量数据的存储问题,并且有多种方便的工具链。但是,分布...

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