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大数据技术正全面重塑芯片方案

由Amazon、谷歌以及Facebook等网络巨头所收集到的庞大数据集正带来旺盛的处理需求,这也直接推动了新一代芯片的构建。而其中两项最新成果将在今年6月下旬召开的计算机架构大会上得以亮相。 斯坦福大学的研究人员们将在会上介绍Plasticine,这款可重配置处理器能够提供近百倍于FPGA的每瓦处理性能提升,同时更易于编程。另外,由英伟达公司两位资深设计师打造的一款推理处理器则能够实现两倍于现有设备的性能与能源效率。 这些芯片的出现还仅仅是整个行业研发努力的冰山一角。英特尔公司去年收购了三家机器学习初创企业。而作为英特尔的竞争对手,三星以及戴尔-EMC亦决定注资Graphcore(来自英国布里斯托尔),后者为这一领域六家独立初创企业中的一家。 与此同时,英伟达公司亦在努力推动其GPU产品作为神经网络当中的训练平台。另外,该公司亦在积极调整具体架构以进一步提升相关工作的处理效果。 谷歌公司就此给出了不同答案——其认为无论是大规模x86 CPU集群还是英伟达的GPU都不足以最大程度完成这项任务。因此,谷歌方面推出了自己的两款加速版本,即TPU。 Graphcore公司首席执行官Nigel ...

工业大数据:车间物联网数据管理

《制造业数据管理的再认知》一文中我们将工业大数据分为公共资源数据、工程类数据、管理类数据和物联数据。这篇文章主要谈谈物联数据,也是数据管理部分的最后一篇了。传统的管理系统将人作为数据采集端,用流程来固化组织的行为,用指标来衡量评价流程和组织的效率。工业企业的物联网,就是要将人和物联系起来,将系统和物联系起来,将物作为数据采集端,由人或系统进行数据分析和决策。数据的分析与优化是物联网的关键技术之一,也是未来物联网发挥价值的关键点。物联网在工业中有很多种应用方式,如物流仓储、生产制造、产品运维等,我们这里重点讲讲生产制造和产品运维。 第一节 物联数据的组织方式 工业企业的生产制造物联网应用一般称为车间物联网或者叫制造物联,通过使用RFID传感器、无线网络通信、GPS定位、语音视频系统等技术把制造计划与制造资源“人、机、料、法、环”等信息链接起来,从而对五大制造资源智能化识别、定位、跟踪、监控和管理,从而满足企业指挥调度、环境监测等方面的管理要求。五大制造资源分为静态属性和动态属性,如一台机床设备的静态属性又可以分为管理信息(设备编码、设备名称、设备分类等)、静态参数(工作环境、进给速度、切...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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