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谷歌称人工智能芯片让他们省了15个数据中心!

谷歌的操作系统无疑是地球上最大的计算机网络,该系统由遍布四大洲15个地点的巨大数据中心组成。大约六年前,当该公司在Android手机上发布一种新的语音识别系统时,工程师们曾担心这个网络还不够大。这些工程师意识到,如果世界上所有的安卓手机用户每天使用谷歌语音搜索3分钟,那么该公司将需要更大规模的数据中心,其可以是目前的两倍。 当时,谷歌刚刚开始应用度神经网络、复杂的数学系统来提供语音识别服务。其通过分析海量数据,可以执行特定的任务。近年来,机器学习技术不仅改变了语音识别,还有图像识别、机器翻译、网络搜索诸多应用都发生了改变。在采用这种方法的过程中,谷歌发现错误率下降了25%。但这一转变需要额外的动力。 谷歌并没有将数据中心的规模扩大一倍,而是开发了自己的电脑芯片,专门用于运行深度神经网络,称为“张量处理单元”TPU。TPU工程师Norm Jouppi指出:“这种解决方案的性能更高。”事实上,相比于标准处理器,TPU的功耗效率(TOPS/Watt)提升了 30到 80倍。 谷歌称人工智能芯片让他们省了15个数据中心! 谷歌神经网络芯片 去年5月首次向公众展示了这一定制化芯片,但没有透露更多...

Salesforce 用机器学习来自动总结文本,AI+SaaS 是未来吗?

如今我们身处海量信息时代,大量时间被用来处理电子邮件、文章或社交媒体的帖子等信息,有预计称,这种消耗状态会超过半天时间,甚至更多。 Salesforce 想将用户从这种低效的工作状态中解放,他们开发了种算法,能自动总结纷繁复杂的信息,如为销售或客户服务代表提供电子邮件和信息总结后的摘要,使他们有更多时间精力专注于自家客户。 例如, Salesforce 的 AI 新产品 Einstein 会为那些全天候与电话打交道的客服代表,匹配最可能成为公司用户的电话号码。这饱含着 Salesforce 想把 CRM 系统变得更智能化的美好初衷。 这里用到了 Salesforce 在自然语言处理方面取得的两项新突破:“情境语言生成模型( contextual word generation model )”及“新训练总结模型( new way of training summarization modelst )”,两者一起就能自动为长文本创建较准确可读的摘要。 研究人员指出,自动文本摘要有两种方式:提取( extraction )或抽象( abstraction )。计算机能从文本预先有的措辞中提...

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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。