亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

AI+辦公方面，隨著ChatGPT火爆全球，基于對圖像、視頻、音頻等進行處理的多模態大模型的應用也得到快速推廣。微軟已推出Microsoft 365 Copilot為用戶辦公模式帶了個革命式的變化，國產廠商也奮起直追，其中金山辦公是國內辦公軟件廠商探索AI技術應用的先行者之一，接入多個大模型供應商，可更精準滿足用戶AI創作需求。

AI全方位賦能，掀起內容創新浪潮。在游戲行業中，AI能夠幫助用戶體驗再升級，并助力大眾創作降本增效；在教育行業，智能教育邁向因材施教階段，AI服務在學生、教師兩端均有落地；在影視行業，AI可以助力特效內容生成；在電商行業，從產品上架到售后服務，AIGC將多方位賦能品牌商家；在營銷行業，創意文案能夠通過AI迅速生成，實現千人千面個性化推薦。

大模型提升機器理解能力，優化人機交互方式。AI大模型是實現通用人工智能（AGI）的重要方向，包含自然語言處理(NLP)、計算機視覺（CV），多模態大模型等。ChatGPT推出兩個月MAU突破1億，是自然語言處理領域突破性的創新，大力出奇跡后出現涌現能力,更理解人類語言。大模型“預訓練+精調”即可對下游應用賦能。我們認為大模型優化人類與機器交互方式，是效率的革命。大模型是“大數據+大算力+強算法”結合的產物，對比國內外大模型，算力儲備上國內并無短板;算法上OpenAI有先發優勢;前期數據的豐富度和量對大模型的訓練至關重要。

　　百度文心大模型：包含NLP、CV等在內的系列大模型。文心大模型包含NLP大模型、CV大模型、跨模態大模型、生物計算大模型、行業大模型等。與Bing類似，文心一言有望優化C端用戶搜索、創作體驗；ToB方面，百度已開放大模型API接口，在文案、AI作畫、開放域對話方面賦能企業。對于具體行業，百度推出文心行業大模型，以“行業知識增強”為核心特色。 　 　　阿里巴巴通義大模型：由通義-M6模型融合語言模型和視覺模型組成，率先應用在硬件終端天貓精靈和軟件通義千問。通義大模型包括統一底座“M6-OFA”，三大通用模型“通義-M6”“通義-AliceMind”“通義-視覺大模型”，以及行業層面的不同垂直領域專業模型。在應用上，天貓精靈基于通義大模型推出擬聲助手“鳥鳥分鳥”；對話式通義千問已經開始內測。 　 　　騰訊混元大模型：采用熱啟動降低訓練成本，文字視頻等多領域表現優異，已在廣告游戲等多場景落地。目前騰訊混元大模型已在騰訊廣告、內容創作、游戲、對話式智能助手等方面實現落地，大幅提升工作效率并降低成本。 　 　　華為盤古大模型：基于ModelArts研發設計的系列模型，在物流、藥物研發、氣象預測等多領域已實現落地。目前盤古CV大模型已覆蓋了物流倉庫監控等領域；NLP大模型覆蓋了智能文檔檢索、智能ERP和小語種大模型；科學計算大模型則應用于氣象預報、海浪預測等方面。 　 　　字節跳動AI探索基礎扎實，在語言大模型和圖像大模型初步布局。字節跳動AIGC大模型將從語言和圖像兩種模態發力，預期在今年年中推出大模型。字節跳動在算力、算法、數據方面并無短板。目前模型可用于圖文、視頻內容生成等，飛書將推出智能AI助手“MyAI”。 　

從報告“GPU研究框架（2023）”看，GPU的核心競爭力在于架構等因素決定的性能先進性和計算生態壁壘。國內GPU廠商紛紛大力投入研發快速迭代架構，推動產業開放構建自主生態，加速追趕全球頭部企業。國產替代需求持續釋放疊加國際局勢不確定性加劇，AI&數據中心、智能汽車、游戲等GPU需求有望高增，國產GPU迎來發展黃金期，我們看好國產GPU公司的發展與投資機遇。第一，我們從性能和生態2個維度構建了GPU完整的研究體系。1）性能：決定GPU是否“高效”，其中微架構/制程是影響GPU性能的核心要素。2）生態：CUDA構筑通用計算堅固壁壘。第二，提出在評估GPU性能的指標的重要性上：微架構、制程、流處理器數量、核心頻率對GPU性能影響較大。我們詳細梳理了GPU的微架構、制程、顯存容量/位寬/帶寬/頻率、核心頻率等各類性能參數及重要性程度，并利用“核心數核心頻率2”公式對性能算力進行量化，揭示可用3DMark、MLPerf 等GPU軟件跑分進行相關性能測試評估。第三，詳細拆解了NVIDIA Fermi和Hopper兩大典型微架構的具體硬件實現，在頂點處理、光柵化計算、紋理貼圖、像素處理的圖形渲染流水線上對Fermi架構進行了拆分；在指令接收、調度、分配、計算執行的通用計算流水線上對Hopper架構進行了簡單易懂的描述，并指明更多、更專、更智能等未來架構升級迭代的方向。第四，明晰了生態是構建通用計算壁壘的基石。提出GPU研發難度在圖形渲染硬件和通用計算軟件生態層面，在IP、軟件棧方面研發門檻較高，需要較長的積累，先發者優勢明顯。CUDA生態從2006年推出至今，經過不斷發展完善，幾乎已在行業生態內處于壟斷地位。第五，深度復盤Nvidia/AMD（ATI）的產品迭代和競爭發展史，通過對NVIDIA長期保持領先和AMD（ATI）反超進行總結得出結論：架構創新升級和新興領域前瞻探索是領跑GPU行業的關鍵。 第六，梳理和測算了國內GPU在AI&數據中心、智能汽車、游戲行業的市場空間和發展趨勢。以下為報告原文，節選部分內容，更多內容請參看原報告“GPU研究框架（2023）”。

取勢：數字化轉型已成為企業發展的必然趨勢，企業轉型所需的數字化人才可劃分為數字化管理人才、數字化應用人才和數字化技術人才三個層次，各行業普遍存在對這三類人才的需求。而從行業差異性的視角來看，金融、零售、能源、制造四個行業在數字人才的培養上又表現出各自的獨特需求。

明道：從數字化人才的培養體系上來看，數字化管理、應用、技術三類人才有著各自的培養內容及方式。就數字化管理人才來看，注重數字化領導力培養和組織體系建設，而數字化技術與應用人才在能力上需做到獨立專精，在實踐中又需做到復合交織。企業需通過內外協作的方式進行數字化人才培養，以充分發揮內外部優勢。

實證：從企業實踐案例來看，本報告分別梳理了金融、零售、能源、制造四個行業的優秀實踐案例，從企業人才培養痛點、培養路徑、人才培養效果分別進行了案例梳理，以期為行業內其他企業的人才培養提供借鑒意義。

建言：從人力資源管理的視角，本報告為企業的數字化人才發展提供以下建議： 選：人才選拔前置，校企合作深度共建，構建人才培養生態體系 用：根據企業轉型痛點與需求進行數字化人才盤點、評價與識別 育：內外協作，優勢互補，合力推動三個層次的數字化人才培養 留：嚴控數字化人才招聘入口，設置更加靈活的人事管理機制

【導讀】深度學習與計算系統結合是現在業界發展的趨勢。Logical Clocks的CEO Jim Dowling講述了分布式深度學習最新技術發展，以及其Hosworks開源平臺。

人工智能的需求在過去十年中顯著增長，很大程度是深度學習的進步。這種增長是由深度(機器)學習技術的進步和利用硬件加速的能力推動的。然而，為了提高預測的質量和使機器學習解決方案在更復雜的應用中可行，需要大量的訓練數據。盡管小型機器學習模型可以用適量的數據進行訓練，但用于訓練較大模型(如神經網絡)的輸入隨著參數的數量呈指數增長。由于對處理訓練數據的需求已經超過了計算機器計算能力的增長，因此需要將機器學習工作量分散到多臺機器上，并將集中式系統轉變為分布式系統。這些分布式系統提出了新的挑戰，首先是訓練過程的有效并行化和一致模型的創建。

分布式深度學習有很多好處——使用更多的GPU更快地訓練模型，在許多GPU上并行超參數調優，并行消融研究以幫助理解深度神經網絡的行為和性能。隨著Spark 3.0的出現，GPU開始轉向執行器，使用PySpark的分布式深度學習現在成為可能。然而，PySpark給迭代模型開發帶來了挑戰——從開發機器(筆記本電腦)開始，然后重新編寫它們以運行在基于集群的環境中。

本講座概述了分布式深度學習的技術，并提供了可用系統的概述，從而對該領域當前的最新技術進行了廣泛的概述。

Jim Dowling是 Logical Clocks公司的首席執行官，也是KTH皇家理工學院的副教授。他是開源的Hopsworks平臺的首席架構師，這是一個橫向可擴展的機器學習數據平臺。

//www.slideshare.net/dowlingjim/invited-lecture-on-gpus-and-distributed-deep-learning-at-uppsala-university