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公用计算为何不能像公用事业产品那样接受监管

过去二十年,科技公司一直在梦想着计算能力被当作公用事业产品提供。但是,如果计算是一种公用事业产品的话,应该如此类产品那样接受监管吗? 过去二十年,科技公司一直在梦想着计算能力被当作公用事业产品提供。没有IT管理难题,没有软件许可。有了公共云,我们几乎实现了这个梦想。 但第二个问题随之而来。如果计算是一种公用事业产品的话,应该要接受政府监管吗?如果是这样的话,云服务提供商以及向他们出售技术的所有人的商业模式都必须改变。请不要混淆:电力行业在很多方面与IT完全不同,挑战性要高得多。重大的资本升级需要政府机构批准;利润和定价处于监管之下;该行业发展也非常缓慢。相信我,IT和电力之间的差距是非常巨大的。 但幸运的是,这种监管很可能不会发生,原因有五: 1. 存储 电力是无法定期存储的一种主要商品。水库用于储水,冷库用于储藏食物,电池和其它储能技术也终被推向市场,但在大多数情况下,驱动电灯和加热器的电力都是实时生成的。电网的确是一项伟大的工程壮举。 但是,严格的服务标准同时也意味着给某个具体行业赋予合法的垄断地位是(曾是)一种比较实际的作法。如果企业争抢客户的话,你会看到到处都有混乱、不知去往何...

深度学习入门者选择开源框架丨硬创公开课群友问答

在上周公开课《AI 从业者该如何选择深度学习开源框架丨硬创公开课》中,微软机器学习科学家彭河森博士详细讲述了各大开源框架适用的场景,课程结束后,我们特地整理了深度学习入门者较为关注的几个问答: 想学习深度学习开源框架,比如TensorFlow,Caffe,需要掌握哪些 Linux 知识? Linux 方面的知识我认为主要在系统配置方面,这里推荐一下 Docker,Docker 是一个容器虚拟机,可以让虚拟机中的程序和硬件更紧密的结合在一起,同时省去了配置 CUDA,BLAS/LAPACK 等环境方面的麻烦,现在 Docker 本身也是一个非常火热的领域。 还没有接触过深度学习。作为一个初学者,我想知道 Mxnet 这类框架,与 Spark MLLib 里边机器学习包的关系、差异?Spark 只是提供了一些机器学习算法,可以这样理解吗? 这

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