福彩快3是骗局吗

2018年12月29日 03:52 来源:回血上岸-腾讯新闻

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在12月初举办的NeurIPS会议上,IBM展示了一款新型人工智能芯片。

IBM的研究人员声称,他们已开发出一个更加高效的模型用于处理神经网络,该模型只需使用8位浮点精度进行训练,推理(inferencing)时更是仅需4位浮点精度。该研究的成果已于2018年12月初在国际电子元件会议(International Electron Devices Meeting,IEDM)和神经信息处理系统大会(Conference on NeuralInformation Processing Systems,NeurIPS)上发布。

简而言之,IBM展示了专用于减少精度处理单元的定制硬件,以及能够利用该硬件进行深度神经网络(DNN)训练和推理的新算法。其主要目标在于提高硬件的能效,使其可以应用于范围更广泛的人工智能解决方案。

下一代人工智能应用程序需要更快的响应时间、更大的人工智能工作负载以及来自众多数据流的多模式数据。为了释放人工智能的全部潜能,我们重新设计了将人工智能考虑在内的硬件:从加速器到用于人工智能工作负载的特定用途硬件(例如我们的新芯片),以及最终用于人工智能的量子计算技术。使用新的硬件解决方案扩展人工智能是IBM研究院(IBM Research)更广泛努力的一部分,以期从范围狭窄的人工智能(通常用于处理具体的、界限清楚的任务)转向范围广泛的人工智能(跨越各个学科,可帮助人类解决最迫切的问题)。

具体而言,IBM研究院提出了可提供8位浮点(FP8)精度用于训练神经网络的硬件。8位浮点精度是16位浮点精度(FP16)的一半,而16位浮点精度自2015年以来一直是深度神经网络工作的事实标准。(提议的硬件将依靠FP16来累积点积,而不是现在使用的FP32。)借助于稍后介绍的新算法技术,IBM的研究人员表示,他们可以跨各种深度学习模型保持精确度。事实上,他们记录在案了使用FP8精度基于图像、语音和文本数据集对深度神经网络所进行的训练,并实现了与基于FP32的训练相当的模型精确度。

降低精度的模型基于三项软件创新:一种新的FP8格式,让用于深度神经网络训练的矩阵乘法和卷积计算可在不损失精确度的情况下工作;一种“基于组块的计算”技术,使得只需使用FP8乘法和FP16加法即可处理神经网络成为现实;并且在加权更新过程中使用浮点随机舍入,允许以16位浮点精度(而不是32位浮点精度)计算这些更新。

IBM展示的硬件是一款基于“新式数据流核心”的14纳米处理器。该处理器由降低精度的数据流引擎、16位浮点精度组块加法引擎和核心上内存及内存访问引擎组成。研究人员声称,与现在的平台相比,这种设计有可能使训练速度提高2到4倍。其中部分改进是用于训练模型的位宽减少了2倍的结果,但其余改进则是因为用于利用降低的精度的软件技术。

也许更重要的是,IBM研究院表示,由于其FP8/FP16模型相较标准FP16/FP32模型而言所需的内存带宽和存储空间更少,并且因为其硬件是为处理这些神经网络而定制的,能效可提高2-4倍以上。研究人员表示,这将使深度神经网络模型能够在一些边缘设备上进行训练,而不仅仅是在数据中心服务器上进行训练。

研究人员还发表了一篇关于在多个深度学习应用程序中使用4位浮点精度推理,而同样不损失精确度的论文(目前,大部分推理基于使用8位浮点精度或更多位浮点精度的计算)。此处的意义在于,位宽的减小将再次提高吞吐量和能效。对降低精度的需求也使得基于在训练期间优化的位精度构建用于训练和推理的统一架构更加自然。根据研究人员的说法,由于减少了专用于计算的处理器面积并拥有在内存中保留模型和激活数据的能力,此类硬件可以带来推理性能的超线性提升。

相关研究领域需要与将这种降低精度的模型应用于模拟芯片相关,模拟芯片天生不如数字芯片精确,但能效却高得多。IBM的研究人员开发了一种使用相变存储器(PCM)的8位浮点精度模拟加速器,它可以充当用于处理神经网络的计算基板和存储介质。根据2018年早些时候发布的工作成果,IBM研究院已经实施了该技术的创新加成,称为预测PCM(Projected PCM,Proj-PCM),它可以减少PCM硬件的一些令人烦恼的不精确性。研究团队认为,该设计可为物联网(IoT)和边缘设备等功率受限环境中的人工智能训练和推理提供高性能水平。

尽管所有这些仍处于研究阶段,但IBM显然对构建自己的人工智能芯片和加速器并将其交付到客户手中感兴趣。他们计划如何将该技术商业化仍然有待观察。无论如何,如果降低精度的训练和推理流行起来,IBM将面临很多竞争。这些竞争不仅仅来自将相应调整自己的处理器平台的英特尔和英伟达等行业巨头,它们还来自似乎每天都在涌现的人工智能芯片初创公司。在一个如此飞速变化的环境中,成功将青睐于最灵活变通的参

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然后就是人物的故事不太平均,有些故事比较精彩,有的稍微逊色一点,这个也是事实。 当然,这也是在系列片拍摄中经常出现的情况,其他总的说来就没有什么遗憾了。远望5号船完成首次中修改造增强测控能力 #标题分割#新华社南京10月21日电(李国利、高超)远望5号船20日在我国东:S蛩忱?瓿纱?岸?κ院,主机动力澎湃、设备运行稳定、系统状态良好,标志着为期近十个月的首次中修改造圆满结束。 远望5号船是我国第三代航天远洋测量船,满载排水量2.5万吨,抗风能力可达12级以上,能在南北纬60度以内的任何海域航行,于2007年9月正式交付中国卫星海上测控部使用。

逆回购工具被“冷落” 央行收短放长意味深

昨日,上交所在回应科创板“首批挂牌企业名单”传闻时表示,设立科创板是落实创新驱动和科技强国战略,支持上海国际金融中心和科技创新中心建设、助力长三角世界级城市群高质量发展的重大改革举措。对完善多层次资本市场体系,提升资本市场服务实体经济能力,促进上海国际金融中心、科创中心建设,具有重要意义。

首席信息官们知道,他们需要参与人工智能的战略计划,但是他们不确定如何走进人工智能的世界。而这里,来自金融服务业的一个例子可以向您展示如何与组织的业务策略同步开发、集成和部署AI。

人工智能(AI)正越来越多地进入到我们的日常活动当中。任何使用谷歌、Facebook或微软产品的人都知道这一点。虽然它远非完美,但正在快速改善着。并非每个企业都在以同样的速度使用人工智能。你的组织已经开始研究使用人工智能了吗?你对如何在你的组织中解决和实施人工智能有什么头绪吗?你的企业和业务架构师应该如何检查AI?他们应该从哪里开始?本文将尝试用一个财富管理的例子来回答这些问题。

什么是人工智能?第一次提到人工智能大约是在60年前。人工智能有多种定义方式。下面这个10分钟的视频,“什么是人工智能?”很好地解释了人工智能,并阐述了其中的几个定义:

另外,我也觉得维基百科的定义非常恰当:

“人工智能,有时也被称为机器智能,是由机器展示的智能,与人类和其他动物展示的自然智能相区别。在计算机科学中,人工智能研究被定义为对智能代理的研究:包括任何能够感知其环境并采取行动来最大限度地提高其成功实现目标机会的设备。”

最近对人工智能的热情很大程度上源于深度学习发展的结果,深度学习是一种基于学习数据表示的神经网络,而不是基于特定任务的算法。深度学习可以是监督的、半监督的或无监督的。就像《人工智能时代的希望与挑战》一书中提到的那样,深度学习网络现在可以很容易地超过十层,模拟的神经元数以百万计。

部署的挑战并不是每个人都有谷歌、Facebook或微软的雄厚财力和技术能力。人工智能很可能会提供价值,但它的开发、实施和实际应用对大多数企业来说是,而且将继续是一个真正的挑战,更不用说对大多数公共组织来说了。技术知识和资源都将是匮乏的。在某些情况下,获取、访问和分析现有收集的数据的权利仍然是一个问题。最后,具体的人工智能举措带来的积极成果可能需要比预期更长的时间才能实现。

正如谷歌Brain创始人Andrew Ng最近在《福布斯》上的一篇文章中所提到的:

“人工智能技术虽然令人兴奋,但也并不成熟。冒着听起来亵渎神明的风险,但孤立的人工智能技术是没有用的。它需要大量的定制,来确定它可以如何适合您的业务概念。要做到这一点,需要对你的公司有广泛的了解,并对人工智能有相当深的了解。如今,要想挖掘人工智能的价值,需要一个了解商业环境、具有跨职能知识的团队,比如如何将人工智能应用于医院,或如何在物流网络中使用人工智能。如果没有关于业务运营方式的跨职能知识,将很难适当地定制AI以推动特定的业务成果。”

使用架构来部署人工智能正如Raj Ramesh在本期播客中提到的,业务架构将如何帮助利用AI:

“业务架构在组织的未来将发挥着重要作用。毫无疑问,人工智能将成为未来业务不可分割的一部分。一些组织提出的与人工智能应用相关的关键问题包括‘我们从哪里开始?’,‘我们将如何使用这些成熟的技术来增强竞争优势?’当业务架构师将业务策略映射到执行时,他们将需要回答这些问题。”

企业和业务架构师在使用AI等工具设计这些组织的未来场景方面也发挥了重要作用。构建和部署人工智能应用程序不能用混乱的方法来执行。如果事先没有一个严格的面向业务的架构,就不可能知道人工智能的起点和意义。业务和企业架构师必须理解将受到人工智能影响的信息、价值流、能力、应用程序和流程。

一个例子:财富管理中的人工智能

AI目前扰乱金融服务业的方式至少有五种,如下所示:

1.通过机器人顾问进行投资,几乎很快就可以取代金融顾问;

2.由会话人工智能支持的聊天机器人将很快支持让客户参与进来;

3.人工智能最近开始在欺诈检测和风险管理方面减少误报;

4.人工智能最终将能够“学习”、记忆并遵守所有适用的法律法规;最后

5.人工智能可能很快就能预测股价和市场走势,从而颠覆财富管理。

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