导读：人工智能是推动数字化转型与创新的原动力，将成为引领第四次工业革命的核心驱动力，而以计算力为核心的人工智能已从探索走向实践。
1 月 2 日，OneFlow 创始人袁进辉（老师木）有了新动向，其创立的新公司“硅基流动”正式进入公众视野，这是一家关注 AI 基础设施层的公司。
“人类没有联想 世界将会怎样”，这是联想家喻户晓的广告词。今天的联想Tech World大会回答的问题则是：“人类有了联想，人工智能世界会怎样”。联想TechWorld透露的信息是：要做人工智能革命的
大约十年前，英国著名政经杂志《经济学人》用“克强指数”来评估中国GDP和经济状况，该指数通过工业用电量新增、铁路货运量新增和银行中长期贷款新增等指标最直观地反应出经济发展状况，推出之后立即获得全球众多机构的认可。
杨元庆：我坚定认为AI无威胁，它只是人的增强。杨元庆认为，人工智能（Artificial Intelligence）的说法容易带来误解，会让人担心AI将取代人类。然而，他认为更准确的说法是：增强的智能（Augmented Intelligence）。在增强智能的基础上，才能得以往下谈智能医疗、智能制造等等。他认为互联网是数字化时代的产物，未来则是智能化时代，这既是基于互联网，肯定又会超越互联网和数字化时代。未来互联网只是一个工具，像电话线一样，它不可少，但远远不是全部。由于IoT带来数据的膨胀，加上计算力的加强，和算法的优化，会带来行业智能，或者产业智能。
短短十年，传统企业在经济上的霸主地位基本就被互联网企业取代。在人工智能浪潮下，如今的产业变化更是需要以月来划分。
算力作为数字经济时代的关键生产力要素，已成为推动数字经济发展的核心支撑力和驱动力。在6月29日举行的中国算力大会新闻发布会上，工业和信息化部副部长张云明透露，截至2021年底，我国在用数据中心机架总规模超过520万标准机架，在用数据中心服务器规模1900万台，算力规模排名全球第二。
11月8日，由工业和信息化部主办，世界知识产权组织联合主办的人工智能论坛在世界互联网大会期间召开。
近日，IDC公布最新的《2018年中国AI基础架构市场调查报告》，2018年中国AI基础架构市场销售额同比增幅高达132%，整体销售额达到13.18亿美元。
1、区块链技术是一个解决了拜占庭将军（百度百科拜占庭将军问题）节点的分布式数据系统！这是它最大的不同，也导致了这个技术存在诸多限制。
毫无疑问，人工智能正以势不可挡之势在改变我们的生活方式、工作方式，乃至整个社会。如今业界已经将其与第一次工业革命的蒸汽机、第二次工业革命的电力、第三次工业革命的数字化相提并论，称其为第四次工业革命的驱动器。
前段时间读了李开复的《人工智能》，对于有关什么是AI，李开复给出了五种定义，我更加认可第四种：
我叫Jeff Dean，我是谷歌的一名高级研究员。这有一定的含义。首先，说明我有点老；其次，我需要花时间攻克我认为对公司很重要的问题。
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7 月 21 日，“决胜算力时代 ”AI 算力高端闭门分享会在北京天使汇极客咖啡举办。本次分享会由 CSDN 发起，由 CTO 俱乐部，深脑链、AI 科技大本营和区块链大本营协办。
从年初起，几家国际大厂的开发者大会，无论是微软Build、Facebook F8还是稍后的Google I/O，莫不把“AI优先”的大旗扯上云霄。 如果这一波AI大潮只是空喊几句口号，空提几个战略，空有几家炙手可热的创业公司，那当然成不了什么大气候。但风浪之下，我们看到的却是，Google一线的各大业务纷纷改用深度学习，落伍移动时代的微软则已拉起一支近万人的AI队伍。而国内一线大厂的情况，恐怕也是差不多的。 这一迹象，对于广大程序员来说，特别是对即将走向技术一线的准程序员而言，还是值得重点关注的。回顾一下移
过去几十年间，中国科技体系和美国科技体系之间的关系是“跟随者与领先者”的关系，中国一直跟在美国后面亦步亦趋，虽然在这个期间，中国也依靠自身的研发力量做了很多技术创新，但大致的方向还是跟美国科技体系的演进方向保持一致的。
不久前，特斯拉自研超强计算机「Dojo」，总算力突破了1.8EFLOPS，马斯克甚至豪言未来将取代日本「富岳」成全球第一。
众所周知，计算力是科技公司发挥价值的基础，更从一定层面上彰显着国家的软实力。在智能化、数字化浪潮充分涌流的当下，智慧计算在社会经济发展中的作用愈发凸显，有识之士已经开始在相关领域展开投资。
最近，一场“大GAN（BigGAN）”浪潮让机器学习界的行家沸腾了一次。看到这个生成图片质量足以以假乱真的神经网络，网友齐声称赞“算法好棒”。
李根 发自 青岛 量子位 报道 | 公众号 QbitAI All in AI，不管是把口号喊响，还是撸起袖子干。 就在计算厂商中科曙光的年度科技峰会上，“All in AI”也从战略到产品，从口号
李林 若朴 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 少年，你知道Jeff Dean么？ 传奇一般的Jeff Dean现在领导着Google Brain团队，也是Google研发群组的高级研究
有些人会觉得现在市场上有很多深度学习引擎的框架，比如tensorflow, pytorch, caffe等，为什么还需要加速呢，很简单，虽然深度学习的技术发展火热，也有很多大牛，但是深度学习框架在技术上目前并没有收敛。这种事就像大数据分析hadoop一样，之前并没有成熟框架来处理分布式数据，经过很多年沉淀，现在hadoop已经成工业标准，后来内存的计算用spark。深度学习框架也是一样，由于深度学习算法还没有完全成熟以及与传统硬件计算力的不同（对新的芯片计算能力有需求），所以深度学习框架并没有得到真正的收敛。下面我们看一下袁进辉老师对深度学习架构的优化有什么办法。
---- 新智元报道 来源：IDC 编辑：小匀 【新智元导读】2020就快划上句号！12月15日，IDC与浪潮联合发布了《2020-2021中国人工智能计算力发展评估报告》。报告从AI算力产业发展趋势、市场规模、区域算力分布和行业AI算力保有程度等多个角度进行全面综合评估，旨在评估中国人工智能发展的现状，为推动产业AI化发展提供极具价值的参考依据和行动建议。这是该报告自2018年发布以来，连续第三年发布。 如果要评选AI圈儿的年度关键词，GPT-3绝对榜上有名。 1750亿个参数，比2019年发
物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋，但需要解决安全、计算资源分配不均，及监管诸多问题
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】搅动了百亿美金市场的ChatGPT，再一次证明了：AIGC，将在2023年给我们的生活带来革命性的剧变。 这几天，「微软砸下百亿美金注资OpenAI」的消息疯狂刷屏。 作为一家没有商业模式的公司，OpenAI怎么就能估值百亿美金？投资人这么好忽悠吗？ 其实，拉出OpenAI背后的ChatGPT，大家就多少能明白一点了。这个语言模型「顶流」，最近可谓是无人不知，无人不晓。 而近水楼台先得月的微软，已经悄咪咪地在互联网巨头混战中，先下了一
F选自Google Research 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪 自残差网络以来，深度模型拥有了极大的容量，同时 GPU、TPU 等硬件为深度学习提供了巨大的计算力。但计算机视觉最主要的数据集还是仅拥有 1M 图片的 ImageNet，因此谷歌希望利用 300M 的大数据集进一步检验模型的能力和提升空间。 过去十年，计算视觉领域取得了巨大成就，其中许多成果应归功于深度学习模型在该领域的应用。自 2012 年起，这些系统的能力取得了极大的进步，这应归功于（a）模型复杂度更高，（b）持续增强的计算力，（c
随着新一代人工智能技术的快速发展和突破，以深度学习计算模式为主的AI算力需求呈指数级增长。
本文总结了四种机器学习主流定义，分别从学习的优化过程、计算力、相似性和算法，研究了先驱者们和著名研究员们对机器学习本质的理解。
【新智元导读】昨天 TechCrunch 刊文，机器学习发展将在市场上形成“杠铃效应”，从机器学习中受益的将是位于产业杠铃两端的群体：一方面，基本机器学习技术的普及将令大量的小型初创公司受益；另一方面，高级机器学习模型和大型数据将集中于极少数巨头企业。Beim 建议初创企业应设法与大企业合作以获得数据，从愈加普及的基础智能技术中探寻商机并快速行动，才能取得竞争优势。“最成功的机器学习新创企业，将有可能是那些与巨头和消费者都达成有创意的合作关系的公司。”Beim 这样总结。 6 月 2 日，风投公司合伙人、
伴随生产力升级，社会基础设施也正在发生变化。而智慧时代的新型基础设施，要能够对外提供各种算力服务、数据服务和AI服务。浪潮认为，其核心是计算力的生产中心。
随着AI技术不断成熟，人工智能正凭借着"惊人的创新"给各行各业带来颠覆性的价值提升。2018年Gartner发布了一份AI研究报告预估，到2022年，人工智能这一领域的商业价值将达到3.9万亿美元。
在将AI服务器的市场份额推向全球第一后，浪潮开始为一篇更为宏大的叙事展开铺陈。它的标题，叫做“元脑”。
在2018世界移动大会6月27日会议中，IFAA联盟（互联网金融身份认证联盟）理事长冯春培在主题演讲中发布了“本地人脸识别安全解决方案”。
本文转载自公众号“汽车AI科技”（Auto_AI_Tech） 近日，由腾讯汽车主办的“源计划”媒体赋能学院第一期在北京举行。作为首批特邀五家媒体之一，量子位全程参与了“源计划”课程的打造与设计。
项目地址：https://github.com/NervanaSystems/distiller/
这是一场由互联网边缘发迹的革命。Google、Amazon、BAT等重量级科技巨头玩家，此前早已盯准了云端的超级赛道。随着AI和分布式计算的发展，另一场革命风暴在边缘开始酝酿。
至今为止，我们仍然没有完全了解人类的大脑是如何运作的。由目前我们的认知来看，大脑本身并非一开始就有惊人的记忆力、计算力、识别力，一般认为，大脑是由数量庞大，可能超过300亿个神经元，以各种各样的方式连接，通过信号的传递与处理，进而形成记忆力、计算力、识别力。
【新智元导读】数据重要还是算法重要？一篇新的论文或许给出了答案。使用一个 300 倍于 ImageNet 的新数据集，谷歌研究人员发现，随着数据增长，模型完成计算机视觉任务的性能直线上升。即使在 30
上个月，由IDC、浪潮信息、清华大学全球产业研究院联合编制的《2021-2022全球计算力指数评估报告》在京发布，量化揭示了全球主要国家GDP、数字经济与计算力之间的关联性和相互拉动作用。报告显示，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.5％和1.8％。
如果回顾从年初的科技抗疫，教育、医疗、办公等业务加速走向线上，到新基建政策正式推出，产业数字化步伐再提速，会发现“智算中心”的提出可谓是恰逢其时，引发行业内外的高度关注。
麻省理工学院(MIT)和IBM的一个团队开发了一种算法，只消耗以前所需处理能力的一小部分，就能够准确识别视频中的动作，这可能会改变将人工智能应用于大量视频的经济效益。该方法采用了人工智能的方法来处理静态图像，给它一个粗略的时间概念，或将有助于控制目前网络上每时每刻都在生成的大量内容。
美国防部利用强大的安全算力，增强美军数字化作战能力以及在网络空间的主权，为应对当前以及未来多变的信息化战场积蓄力量。 一个偶然机会，在知乎上翻到了这样一个帖子：如果黑客拥有一台算力无限的主机，他能做什么？ 虽说这种科幻设想的无限算力属于电影情节，但是国家或团体组织拥有强大的算力资源，这件事并不科幻。 看到下边网友的各种回复，确实脑洞大开，思路清奇。 很多人第一反应是去挖矿，去修改区块链账本，反方观点则是这样就破坏了区块链本身具有的不可篡改的属性，自然到时虚拟货币将一文不值； 有的大佬表示要干点大事，可以搞
人工智能三大支柱：算力、算法和数据。数据，就是人工智能这只大军的粮草；算法就是装备；而算力则是战力。
浅友们好~我是史中，我的日常生活是开撩五湖四海的科技大牛，我会尝试各种姿势，把他们的无边脑洞和温情故事讲给你听。如果你特别想听到谁的故事，不妨加微信（微信号：shizhongmax）告诉我。
智能算力是以 GPU、TPU、NPU 等智能计算芯片为基础，以多样化海量数据为对象，以算法为驱动，以提升 AI 效能为目标的关键计算能力。新型智算中心以智能算力为基础，专注于大规模 AI 模型训练的需求，已成为未来 AI 基础设施发展新趋势。
2017年12月22日，袁进辉（老师木）代表OneFlow团队在全球互联网架构大会上海站做了《深度学习平台技术演进》的报告，小编对报告内容作简要梳理注解，以飨读者。 此次报告的主要观点为：（1）计算力是神经网络/深度学习复兴的最大推动力之一；（2）面对深度学习的计算力挑战，软件至少和硬件一样地关键，单靠硬件无法提供易用性和扩展性；（3）鉴于深度学习上层业务和底层硬件的独特性，传统大数据平台里的某些技术未必再对深度学习平台适用；（4）深度学习软件平台技术在快速演进中，一部分早期被采用的技术正在被新方法替代；（
疫情将我们的生活从线下搬到了线上：从线上教育、线上办公、在线问诊，到疫情期间行程追踪、智能工厂的快速复工，社会的智慧进化在加速。
如果传统方法可行，为什么AlphaGo需要深度学习；现在只有tesla实现了数据收集的闭环，如果所有场景都是训练集数据，实现的无人驾驶效果会怎么样？
本文内容节选自由 msup 主办的第七届 TOP100summit，北京一流科技有限公司首席科学家袁进辉（老师木）分享的《让 AI 简单且强大：深度学习引擎 OneFlow 背后的技术实践》实录。
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