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國內知名BBS社群平台PTT公告5月21日停機進行系統維修,讓不少鄉民崩潰噓爆,大喊「世界末日又要來啦」,直呼「我要怎麼活」,還有人說「到底幹嘛要假日停,我要到山上避難」。PTT停機公告。圖擷自PTT 分享 facebook PTT(台大批踢踢)站方昨天張貼停機公告,「將於5月21日週日進行系統維修,PTT及PTT網頁版於5時至17時暫停服務,造成不便,敬請見諒。」不少網友聞訊崩潰,大喊「世界末日又要來啦」、「末日降臨」、「停機停整天,我要怎麼活」、「暴動啦」、「犯罪率要上升了」,也有人質疑「到底幹嘛要假日停,有夠智障」,直言「我要到山上避難」。還有人提出陰謀論認為,「520隔天清晨停機…一定有陰謀」、「黨國機器出動了」;另有網友質疑維修那麼久,台灣技術真爛,「112(意指國立台灣大學網路IP位址)沒人才哦」?

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在此次宣布推出的Tesla V100加速卡中,NVIDIA強調這是一張針對深度學習、人工智慧技術應用為主的產品,而最大秘密便在於在每一組Vlota顯示架構底下增加Tensor核心,等同在既有CUDA設計額外增加對應TensorFlow框架的深度學習效能表現,某種程度上或許可視為是對Google日前提出對應TensorFlow框架學習加速的TPU做「回應」。▲ (攝影/楊又肇) 分享 facebook 此外,此次以Xavier打造深度學習加速器的做法,其實也與Tesla V100加速卡的硬體架構設計相近,同樣針對TensorFlow學習框架進行優化,同時以開源形式提供使用,藉此讓車載系統針對行進路況等資訊進行更具效率的判斷學習。在發揮更高效率進行學習之餘,採用這樣的架構設計也有助於降低整體電力消耗,對於Tesla V100加速卡可能應用在多種項目學習,NVIDIA顯然想強調本身加速效果並非僅能用在特定領域,而是有更大應用彈性。同時就應用在自駕車的Xavier系統,同樣也能在用於全電驅動車款情況控制電力損耗,避免巨量運算造成車輛電力損耗過快情況。至於選擇在Tesla V100內加入Tensor核心,除了希望讓整個學習過程能以更高效率縮減訓練時間,同時大幅降低原本所需消耗電量,其實也對應目前越來越多深度學習與人工智慧技術都是基於TensorFlow框架,但實際上Tesla V100同時仍可對應其他學習框架,並非僅能對應Google所提的TensorFlow。而這樣的設計下,意味Tesla V100所能對應學習加速應用範圍更大,甚至在Tensor學習效能之外,本身所能對應運算效能表現就十分驚人,在進一步改善學習過程可能產生大量耗電問題,更可對應不同深度學習應用,另一方面也幾乎可視為向Google日前說明TPU運算效能相比現有GPU、CPU快上15-30倍的說法做回應。沒有絕對好的學習加速方式,只有合適的學習方式選擇先前Google於Cloud NEXT 2017活動期間表示基於TensorFlow學習模型架構客製化的專屬處理器元件Tensor Processing Unit (即TPU),相比現有GPU、CPU進行學習訓練效率快上15-30倍,NVIDIA執行長黃仁勳隨即在官方部落格發文回應,同時也強調少了加速架構運算模式將無法帶動人工智慧技術快速成長,更直指Google僅以多年前基於Kepler顯示架構的Tesla K80做比較,而非使用改為Pascal顯示架構的Tesla P40,說明Google作法並不合理。▲ (攝影/楊又肇) 分享 facebook 確實就目前多數人工智慧、深度學習使用框架仍以Google開源提供的TensorFlow居多,Google所推行的TPU自然也是以此學習框架為設計,進而推動各類學習應用加速。不過,若以TPU主要對應雲端平台上的邏輯推演進行加速來看,相比NVIDIA所提出藉由GPU進行加速,進而縮減深度學習訓練所需時間,但其中並非是以提升反應時間為優先目的,而是確保學習正確精度的原則下,讓整體訓練時間變短,兩者的使用目的仍有差異。因此就實際應用層面來看,Google所提TPU加速應用,與NVIDIA藉由GPU所呈現的學習訓練加速,其背後的目的是有明顯差異,一如先前Intel強調本身藉由CPU運算能力推動的人工智慧學習運算模式,雖然看起來都是藉由硬體效能加速概念縮減學習時間,但以GPU為主的運算模式,與以CPU為主的推演能力本質上就有差異,因此最終還是要看其使用目的。同時不同訓練方式所涉及成本也明顯不同,雖然TPU整體造價較低,但主要用在雲端運算推理加速,實際訓練精度並不見得比透過GPU,甚至CPU的訓練結果高。但以整體市場需求來看,不同的深度學習模式、各類人工智慧技術應用,加上背後所需建置成本來看,原本就會導向不同的加速應用方式,因此也沒有絕對好的加速學習方式,只有最佳合適的學習加速應用方案。而以目前強調端點運算與講求學習精度的情況來看,NVIDIA所提出解決方案確實會有較高吸引力,但若是學習行為中必須加上更複雜的邏輯判斷,勢必也要搭配充足的CPU才能對應足夠運算需求,而將同樣對應TensorFlow學習框架的Tesla V100用於雲算運算學習加速或許也是選擇之一,只是整體建置成本恐怕會變得更高,同時也可能浪費更多運算效能。因此,針對應用目的選擇不同學習加速方式才是更合適的做法,畢竟不同加速方式各有其優劣表現之處,以及最佳建置成本效益表現。

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亞馬遜執行長貝佐斯相當注重顧客滿意度,在他的帶領下,亞馬遜股價不斷創高。 路透 分享 facebook 美國科技業多家大咖近來似乎接連陷入公關危機:最大社群網站臉書剛宣布,要僱用3,000人過濾網站上的直播影片內容,是否涉及暴力;Google早已有自己的監控部隊,時時注意YouTube上是否有極端主義或其他不恰當的內容。叫車軟體Uber執行長惹出的一連串失言或不當行為,也讓人開始懷疑這家新創公司的文化出了什麼問題。不過有一個人似乎完全自外於這些風波。當廣告主質問臉書執行長查克柏格為何他們付的錢都拿去補貼假新聞和暴力直播影片,亞馬遜製播的影片在各大頒獎場合大放異彩;當投資人不斷懷疑自己為何不斷資助Alphabet執行長佩吉搞出來的各種奇奇怪怪的「登月計畫」時,亞馬遜儘管還是沒賺太多錢,股價還是不斷創高。在這過程中,亞馬遜執行長貝佐斯也一步步邁向全球首富的寶座。更別提「股神」巴菲特近來還大讚他,是「我們這個年代最傑出的企業家」。並不是亞馬遜從來沒有捲入任何爭議,只是至今還沒有什麼是一直揮之不去的「陰影」,亞馬遜與貝佐斯彷彿塗上一層不沾鍋塗料「鐵氟龍」。亞馬遜也在產品網頁上賣廣告,但廣告只占整體營收的一小部分,所以當臉書和Google得忙著平衡用戶、內容創造者和廣告商之間的需求時,亞馬遜可以只專注在客戶身上。亞馬遜當然也得考慮賣方和供應商的需求,但要顧及的層面畢竟還是少得多,因為並沒有那麼多需要「取悅」的對象。只要貨品順利無誤地送達,亞馬遜的客戶就會非常開心。但這不是說亞馬遜經營起來比較容易。貝佐斯在今年寫給股東的信函中提出一個概念:對亞馬遜來說,每天都是第一天(Day One),因為「第二天」代表的就是停滯不前、悖離趨勢,而之後緊跟著的,就是痛苦不堪的退步和衰敗,然後就是死亡。他也要求員工,對顧客滿意度這件事一定要相當「執著」。他說顧客永遠都是「非常驚人地不滿意」,因此這種心態才能讓亞馬遜一直致力於開發新產品和新服務,以滿足客戶,也正是讓亞馬遜不斷擴張的原因。據說在亞馬遜的會議上,貝佐斯總是刻意留一個空位,用以代表客戶,也是在提醒員工。亞馬遜其實也發生過不少爭議,例如倉庫工人的工作環境是眾所周知的惡劣,就算白領員工日子也不會好過到哪裡去。以網路書店起家的亞馬遜也經常被控對出版商過於強勢,日前也才與歐洲和解一樁電子書的反托辣斯案。今年稍早亞馬遜終於也開始在美國五個先前不收銷售稅的州加稅。不過跟微軟、沃爾瑪或Uber比起來,亞馬遜面臨的這些問題顯得小巫見大巫,而消費者似乎也不認為亞馬遜就是家「可惡」的公司。根據Harris的民調,亞馬遜在美國的名聲比其他一樣知名的企業還好,就連蘋果和Google也趕不上。(綜合外電?