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谷歌数据中心在用这种CPU 比传统快70倍

四年前,谷歌面临一道难题,如果每个用户每天都会花费三分钟时间来使用语音识别服务的话,那么公司将不得不将数据中心规模再翻一倍,以便处理海量的语音数据和AI计算。 不过为了满足这样的需求,谷歌并没有去建设更大的数据中心,而是转为开发适用于AI计算的高性能转用硬件。 最终,名为TPU(Tensor Processing Unit)的处理器诞生了,其是一种专门为加速深层神经网络运算能力而研发的芯片。 今天,谷歌在一篇博文中提到了在TPU上所取得的一系列成绩。 谷歌表示,相比类似的服务器级Intel Haswell CPU和NVIDIA K80 GPU,TPU在AI运算测试中的平均速度要快15-30倍。更重要的是,TPU的每瓦性能要比普通的GPU高出25-80倍。 谷歌数据中心自2015年以来一直在使用TPU来加速AI服务,而且首获了理想的效果,其能够更快的处理用户发送的请求,降低结果反馈的延迟。 值得一提的是,谷歌认为现在的TPU仍在硬件和软件方面存在很大的优化空间,比如假定用上了NVIDIA K80 GPU中的GDDR5内存,那么TPU就可以发挥出更好的性能。 谷歌数据中心一直在用这种处理器...

让AI变得唾手可得才是云计算的最新战场

去年10月,德国一家名为Deschutes的啤酒厂在酿酒时发现,啤酒没有在寻常的温度下发酵。不过幸运的是,一个软件系统触发了警告,问题也得以顺利解决。酿酒师Brian Faivre后来说:“最坏的情况是要废弃掉一整批酒。”这无疑是一场灾难。 那款发现温度异常的软件来自微软,它使用了名为机器学习的人工智能技术。这没什么了不起的,但有趣的是,Deschutes是从微软的云计算服务中,直接在网上租用的这个软件。Deschutes每天都会使用该系统,决定什么时候停止一部分酿造过程,并开始下一个,这样可以节省时间,同时生产更好的啤酒。 它只是众多使用微软、亚马逊和Google的AI工具和云服务的公司之一。其他例子还有,C-SPAN用亚马逊图像识别技术,自动识别电视节目中演讲者的角色;美国保险公司USAA计划使用Google类似的技术,评估车祸和洪水造成的损害,而不需要理算人员去现场;美国心脏协会在用亚马逊语音识别,开发聊天机器人。 AI软件需要数千的处理器和大量的电力,这只有一些大型的科技公司才能负担得起。就像早期的Google系统,耗资超过100万美元,使用了约1000台计算机,这可不是谁都玩...

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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。