比如说前些天在野狐上连斩多名职业选手的新版绝艺“符合预期”，又比如说多年研究国际象棋和围棋AI的gcp，最近又把AlphaGo Zero的算法实现出来放到了GitHub上，起名叫Leela Zero。...这位比利时程序员小哥，研究用计算机下棋已经不是一年两年了。早在上个世纪，他就开始在Adrien Regimbald的开源象棋引擎Faile基础上开发自己的国际象棋软件了。...他所开发的国际象棋软件名叫Sjeng，苹果Mac电脑自带的国际象棋软件，所用的计算引擎就是开源版Sjeng。2003年，这位小哥还开发了一个商业版的Deep Sjeng。...Leela Zero是AlphaGo Zero论文Mastering the Game of Go without Human Knowledge的实现，据gcp在GitHub上介绍，这个实现非常忠于原文...gcp在Leela Zero的GitHub说明中称，这份实现中不包含网络权重，如果能搞到AlphaGo Zero的权重，这个程序能和真的狗一样强。
芯片介绍 Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU（Tensor Processing Unit），Google在其自家称，由于TPU专为机器学习所运行，得以较传统CPU、 GPU降低精度，在计算所需的电晶体数量上...但是Kaggle和谷歌在它的一些比赛中分发了免费的TPU时间，并且一个人不会简单地改变他最喜欢的框架，所以这是一个关于我在GCP上用TPU训练PyTorch模型的经验的备忘录(大部分是成功的)。 ?...https://github.com/pytorch/xla 设置 这里有两种方法可以获得TPU的使用权 GCP计算引擎虚拟机与预构建的PyTorch/XLA映像并按照PyTorch/XLA github...不遵循准则会导致（严重）性能下降。不幸的是，在损失函数中，我需要同时使用掩码和循环。就我而言，我将所有内容都移到了CPU上，现在速度要快得多。...另一方面，它大部分都可以工作，并且当它工作时性能很好。 最后，最重要的一点是，别忘了在完成后停止GCP VM！ ? 作者:Zahar Chikishev deephub翻译组
实际上借助GCP，你可以享用以下的谷歌功能： •基础架构 •硬盘驱动器 •计算机 •网络 •RAIDS 因此，谷歌云平台DevOps工程师拥有使用GCP、接口、资源和技术等方面的高级技能，以便： •构建高效而可靠的软件交付管道...GCP与竞争对手：微软的Azure和亚马逊的AWS有几个相似之处。不过，成为一名GCP DevOps工程师面临着谷歌所独有的几个挑战和优势。实际上，使用谷歌产品意味着在谷歌庞大的生态系统中工作。...在加利福尼亚州旧金山工作的工程师，拥有DevOps证书和相关领域的学士学位。 不过与Azure专家和AWS专家相比，面向GCP的DevOps工程师的情况来得更复杂一点。...许多使用GCP的企业组织实际上为认证工程师提供更高的薪水，因此专门的GCP专业人员存在严重短缺的现象。...从本质上讲，所有功能在使用GKE时都可以享用，而且响应时间会更快，支持也要好得多。 这意味着谷歌Kubernetes引擎（GKE）总是更好、更快，并且支持最新版本的Kubernetes。
Kyverno 和使用工作负载身份的 Cosign 在下一部分，我们将在谷歌云平台（GCP）上使用谷歌 Kubernetes 引擎（GKE）和谷歌云密钥管理服务（KMS）等服务进行演示。...GCP 提供了工作负载身份特性，允许在 GKE 上运行的应用程序访问谷歌云 API，如计算引擎 API、BigQuery 存储 API 或机器学习 API。...幸运的是，我们不需要做任何额外的事情来在 GKE 上启用工作负载身份，因为 Cosign 可以通过提供环境凭据检测[11]功能支持来使用这个工作负载身份。...再次感谢 Dan Lorenc，他写了另一篇精彩的博文来解释工作负载身份和环境凭证[12]之间的关系。 在我们的例子中，Kyverno 将在 GKE 上运行，因此我们将应用一个策略来验证容器镜像。...我们将使用PROJECT_ID.svc.id.goog形式的固定工作负载身份池。 当你在集群上启用工作负载身份时，GKE 会自动为集群的 Google Cloud 项目创建一个固定的工作负载身份池。
我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件，并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。...在下一章中，我们将研究 GCP 上可用于计算和处理 GCP 上的数据资产的各种组件。 二、使用 GCP 组件的计算和处理 在云中构建和运行人工智能（AI）应用之前，了解可用的不同选项非常重要。...在本章中，我们将深入探讨可用于在 Google Cloud Platform（GCP）上构建和运行 AI 应用的选项。 我们将研究 GCP 上可用的计算，处理和存储选项，以及业务流程和可视化。...部署代码和使用 GCP 强大的并行计算的步骤很重要。 尝试在您的工作环境中执行此处演示的每个步骤。...Keras 不处理低级计算。 相反，他们使用另一个名为后端的库来执行工作。
如果获得了跟计算引擎实例绑定的GCP服务帐户令牌，则情况将更加严重。此时，攻击者将可能利用全域委派功能来产生更大的影响。...Google Workspace应用是一组基于云的协作工具，各组织可以使用Google Workspace并通过以下各种工具来提高工作效率和沟通能力： 电子邮件 日历 文件存储与共享 团队沟通 工作流程自动化...比如说，如果授权范围仅是/auth/gmail.readonly，则服务帐户在代表用户执行操作时将有权读取用户的Gmail邮件该用户的数据，但不包括其其他工作区数据，例如对云端硬盘中文件的访问权限； 2...这种情况将导致全域委派权限的敏感程度与GCP平台上管理的权限模型之间不匹配。...其中，服务帐号密钥日志将显示在GCP日志中，而Google密钥生成和API调用执行日志将显示在Google Workspace日志中。
AI科技大本营消息，北京时间周一（2月12日）晚间，Google 宣布，在 Google Cloud Platform（GCP）上正式推出Cloud TPUs 测试版服务，帮助研究人员更快地训练和运行机器学习模型...今年晚些时候，我们将在 GCP 上提供这些大型的“超级计算机”。...比如： 从此以后，你不用再等待共享计算机集群的调度，只需通过可以控制并自定义的 Google 计算引擎虚拟机，就可以独占联网的 Cloud TPU。...-50 网络，使其在 ImageNet 基准挑战上达到你所期望的准确率，而且花费不超过 200 美元。...正如我们在 NIPS 2017 上宣布的那样，在一个完整的 TPU pod 上，ResNet-50 和 Transformer 的训练时间将从大半天将至 30 分钟以内，而且无需修改任何代码。
它为开发人员提供了一套用于在 GPU 上探索数据、训练深度学习模型以及运行计算工作的完整工具。...GCP Deep Learning VM Images GCP（Google Cloud Platform）提供了一整套云计算服务，包括运行深度学习模型和工作负载的基础设施。...Google Cloud Deep Learning VM Images 可以让开发人员在谷歌计算引擎（Google Compute Engine）上实例化包含流行深度学习和机器学习框架的 VM 图像。...你可以使用预先安装了流行 ML 框架（如 TensorFlow、PyTorch 或 scikit-learn 等）的计算引擎。最棒的是，你可以一键添加云端 TPU 和 GPU 支持。...配置虚拟服务器 创建虚拟机后，你就可以在云供应商的平台上启动实例了。在 AWS 上一般是 EC2 用户界面，在 GCP 中一般是虚拟机的页面。
同时我们需要制定一个方案，在对正常的操作不产生影响的情况下，将数据从多个服务器迁移到与GCP的专用网络通道上。...是否可以分站点进行 我们的应用之前只在单一的数据中心运行过，在这样的环境中，在节点之间传输的往返延时经常是亚毫秒级的，如果我们期望将应用分开在原有的物理数据中心和GCP上同时运行的话，我们将要考虑如果节点间的传输延时达到...在复制过程中，必须解决的第一个障碍是，我们当前的数据中心网络不是为每天在数千个节点上复制数百TB而设计的， 因此，需要时间来建立到GCP网络的多条安全出口路径。...为了确保成功上传给定资源，我们将本地计算的散列以及文件的内容传递给GCS API，GCS具有独立计算其自己的散列并将其与提供的散列进行比较的特征。...现在我们在资源迁移器上植入了工作代码，然后需要创建一个控制层来管理它，输入migration-orchestrator。
新的云SCC服务是GCP中一个尚处于Alpha阶段的产品，它将为App引擎、计算引擎、云存储和云数据存储等服务带来更高的透明度。...另一个Alpha产品是谷歌的VPC服务控制，其功能包括保护GCP中存储在基于API的服务里的数据。...此外，GCP安全和隐私产品总监Jennifer Lin在发布这个新安全产品的博文中这样写道： 对于像谷歌云存储和BigQuery这样的服务，这可以在身份被盗、IAM策略错配等情况下防止渗漏。...这让业务负责人更愿意把数据迁移到云上。 注意，要使用VPC服务控制，用户需要通过一个包含其详细信息的Beta程序来请求访问。...此外，它还在Google Drive中针对Team Drives增加了额外的安全特性，在移动设备上使用G Suite的团队成员可以获得更多的控制。
关于CureIAM CureIAM是一款针对GCP基础设施的账号权限安全检查与管理工具，该工具易于使用，是一个功能强大且易于使用的可靠高性能引擎。...在该工具的帮助下，广大研究人员能够以自动化的形式在GCP云基础设施上实践最低权限原则。...功能介绍 1、配置驱动：CureIAM的整个工作流都是配置驱动的； 2、可扩展：CureIAM被设计为功能可扩展的，得益于其插件系统、多进程和多线程设计模式； 3、插件驱动：CureIAM代码库完全面向插件...采取的每一个操作都会被记录下来，并用于后续的安全审计活动； 5、评分和执行：CureIAM会对每一条操作建议使用各种参数进行评分； 工具下载 由于该工具基于Python开发，因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好...，引擎所做的所有操作都基于该配置文件管道过来的配置信息实现。
全球AI推理在IA基础上运行 除了微软之外，许多其他云服务供应商（CSP）客户均依赖于英特尔架构来处理人工智能推理工作负载。...AWS已与英特尔合作，利用其C5实例中至强可扩展处理器上的英特尔数学核心函数库（IntelMathKernelLibrary，MKL）优化了其深度学习引擎，从而使推理性能提高了100倍以上。...谷歌首先在谷歌云平台（GCP）上率先推出基于英特尔至强可扩展处理器的云实例。自此之后，许多运行人工智能/机器学习等计算密集型工作负载的客户开始发现其重大优势。...此外，英特尔还推出了BigDL，承诺通过在熟悉的数据分析基础架构上运行深度学习应用，将机器学习快速带入主流。...全球最大的在线按需配送平台美团最近部署了英特尔至强可扩展处理器和英特尔至强融核处理器来运行其公共云平台美团外卖开放平台（MOS）上内部应用和人工智能即服务中的人工智能工作负载。 ?
目前支持在AWS构建，从Roadmap看，很快会推出GCP和Azure的版本。当前，官方会提供30天300$使用服务，感兴趣的可以去体验一下。...openGauss社区新成员"兴业银行"加入，在墨天轮中国数据库排名也跃至第三在国内，openGauss在数据库生态建设上应该是独树一帜的。...Forrester 认为， TiDB 采用云原生架构，兼容 MySQL 从而减少了迁移工作量，并同时具备交易处理与数据分析能力，在多模态可扩展性和性能方面与其他供应商不相上下。...详情动态详情[阿里云] PolarDB O和PG 引擎发布多个函数和时间数据类型。...[GCP] 新增对 Bigtable 查询信息检索，帮助用户评估查询性能。[GCP] Spanner数据库存储度量异常，将对用户这部分账单进行调整。推荐阅读NineData核心技术揭密。
以Snowflake、Databricks为代表的厂商，将数据加工、计算工作在云端共享解决；但在数据访问上还没有出现云端数据访问标准。相信它的出现将大大降低共享数据分析的门槛，加速这一趋势发展。...❖ 数据分析计算能力升级 在数据分析领域，近些年在湖仓一体、流批一体、AI集成等方面有了更多的实践。云数据库提供的数据分析能力变得更加全面、综合。客户可以在云端完成更多的数据分析计算工作。...在医疗保健行业，这可能不会对InterSystems造成伤害，因为该行业已经表现出了对云的不情愿，但它的姗姗来迟已经使InterSystems在云数据库市场上落后于竞争对手。...优势 统一事务和分析：MariaDB提供多个存储引擎来支持不同类型的工作负载。使用InnoDB进行面向行存储的事务处理，使用Xpand进行分布式SQL处理，使用ColumnStore进行分析处理。...其产品MongoDB Atlas在AWS、Azure和GCP上提供的托管云服务。它的市场表现非常出色，是移动到云计算领域最成功的供应商之一。但这一厂商已经连续五年不参与魔力象限评估。
在本文中，我们将回顾一个假设的物联网问题，以及我们Leverege将如何使用GCP来创建解决方案。...Leverege编写了一个运行在GCP的Kubernetes引擎上的摄取服务器，这是一个非常可扩展且经济高效的计算基础设施，它将允许Gary只支付他所需的计算能力，但允许他扩展到一个非常大的设备消息量，...也许我们需要检查来自温度传感器的每个读数的值，以确保其不超过某个特定阈值，如果是，则触发警报。我们将要路由该设备类型的数据，以将过程与压力传感器的数据分开。...通过在网络应用程序上进行更多的工作，我们可以将所有东西存储在适当的位置，以在地图上存储和查看Gary的所有自行车，并在任何给定时间准确知道它们的位置。这太棒了。但现在是租车旺季，加里正忙着租自行车。...由于该解决方案在GCP上运行，它自动获得所有谷歌的最新安全性和性能更新，并具有良好的正常运行时间。加里现在可以确信，当他的一位顾客走进“禁止骑车区”时，他将不再需要支付账单。
此次调查中，接近一半的受访者拥有 3-10 年工作经验，大部分受访者工作在技术行业中，70％受访者的主要工作是开发软件和应用程序，还有 10％受访负责在设计 IT 系统和架构。...2Go 语言开发工具和实践 与往年一样，绝大多数受访者表示他们是在 Linux（63％）和 macOS（55％）系统上使用 Go 语言，不过需要注意的是在 Linux 上开发的受访者正在逐年下降。...5使用 Go 语言构建云服务 Go 在设计时就考虑了现代的分布式计算需求，那么开发者在云上部署 Go 语言项目的情况如何呢？...根据调查结果显示，三大云计算提供商（亚马逊云科技、GCP 和 Azure）的使用率都上升了，尤其是 Azure 的使用率从 7％增长到了 12％。而在自有或者公司拥有的服务器的本地部署比例继续减少。...总体而言，大多数受访者对在所有三大头部云提供商上使用 Go 的体验感到满意，受访者对在 AWS（82％满意）和 GCP（80％）上使用 Go 开发的满意度相似。
为了有效地使用云计算，您必须使用Kubernetes来协调您的工作负载。以下是正确执行此操作的5个提示。...在Docker容器中运行应用程序而不是在不同的虚拟机上启动这些应用程序结果非常有效，现在它确实是在云中部署应用程序的最常用方式。...每个云服务提供商与Kubernetes的工作方式都不同 虽然Kubernetes的核心功能保持不变，无论您在何处使用它 - 使用GCP，Azure或DigitalOcean的AWS - 实施都会根据云提供商而变化...我们必须说明，在AWS和GCP处理某些Kubernetes功能的方式之间存在一些差异 - 重要的差异。...然而，完成比完美更好，如果你的系统工作得很好 - 也许值得保留原样。 密切关注Kubernetes更新 请记住，我们不鼓励您保持僵化。
应用代码始终在客户端上运行，而工作程序执行 TPU 计算。 为了获得良好的性能输入管道，操作始终放在远程工作器上，只有tf.data支持它。...--region：这是执行训练工作的地理区域。 预测服务 上一节中训练的机器学习模型可以基于新的数据集托管在云上进行消费和预测。 预测服务主要负责管理预测所需的存储和计算资源。...AI 平台限制了计算基础架构的使用，因此该平台可以在合理的水平上使用，足以满足大多数通用用例的需要。 但是，计算密集型和大型模型可能需要增加配额。...在本章的后续部分中，我们将考虑一个用例，并了解在 GCP 上使用 AI 工具包构建可运行的应用有多么容易。 用例概述 – 自动发票处理（AIP） 发票处理是遵循典型工作流程的重复性通用过程。...这是所有 GCP 服务的命令行界面，例如虚拟机编排，计算引擎，网络和磁盘存储。 它通常用于自动执行各种应用管理任务。
在深入案例研究之前，我们先来仔细地看看 Steampipe 的工作原理。下面是 Steampipe 的高级架构视图。...它的工作原理与 AWS 一样：调用 API，将结果放入 外部数据库表 中，这样你就可以将精力放在解决方案的逻辑上。 只是此时的逻辑略有不同。...在 AWS 中，public_ip_address 是 aws_ec2_instance 表 的一个列。在 GCP 中，你需要将查询计算实例的 API 和查询网络地址的 API 的调用结果组合起来。...现在，你已经掌握了足够多的知识，你也可以在 Oracle 云或 IBM 云上使用 CTE 管道。你可能还想用你的公共 IP 地址查询 Shodan 的数据。...，“我有灵感才工作” | 专访《Java 编程思想》作者 Bruce Eckel 开源大佬从谷歌离职：在 Go 语言项目上停滞不前，要去更小的企业寻求变革 点个在看少个 bug
Docker核心技术基础信息首先要说说Docker是什么工具，Docker是一个开源的应用容器引擎。好了，这里做下笔记，开源 - 应用容器 - 引擎。Docker能处理什么事情，先抛砖引玉。...镜像不包含任何动态数据，其内容在构建之后也不会被改变。容器容器是镜像运行时的实体。容器可以被创建、启动、停止、删除、暂停等。...他们的关系可以用下面这张图来描述Docker的好处与用途可移植性亚马逊EC2实例、谷歌的GCP实例、VirtualBox、Rackspace服务器等主机操作系统的平台上转移。...快速部署：轻量虚拟化，无需重启系统，让容器的启动时间在秒级。虚拟化（VM）和容器虚拟化在计算机方面通常是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行。虚拟化和容器之间的区别可以看下这两张图。...语法FROM # 基础镜像base image RUN # 执行命令ADD # 添加文件 COPY # 拷贝文件CMD # 执行命令 EXPOSE # 暴露端口WORKDIR # 指定工作路径
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