臉書發布高效能完全非監督式語音辨識模型Wav2vec-U

臉書發表最新的語音辨識技術,這是Wav2vec非監督式版本,可以讓研究人員不需要將語音轉錄成文字資料,就可以訓練模型的方法,Wav2vec-U的效能已經可媲美幾年前,使用1,000小時轉錄語音資料訓練的監督式模型。

無論是回答問題還是執行請求,語音辨識技術已經被廣泛地應用在各種情境,但現今的語音辨識系統,僅對少數語言友善,研究人員解釋,這是因為需要大量的轉錄音訊,才能夠訓練出高品質的語音辨識系統,但是每種語言、方言或是說話方式並無法輕易的取得這樣的資料。

因此臉書開發了Wav2vec-U,這是一種不需要轉錄資料的語音辨識系統方法,臉書已經在Swahili和Tatar等語言測試該模型,由於這些語言缺乏大量帶有標籤的訓練資料,因此一直沒有高品質的語音辨識模型。

Wav2vec-U能純粹從錄製的語音音訊和未配對的文字中學習,過程不需要進行任何轉錄的工作,與過去的自動語音辨識系統相比,臉書採用了一種新方法,能夠從未標記的音訊中學習語音結構,結合Wav2vec-U和k-平均演算法,就能將語音分割出各個對應的語音單元,像是把CAT這個詞分割成/K/、/AE/和/T/。

為了要學習辨識語音中的單詞,研究人員訓練了由生成網路(Generator)和判別網路(Discriminator)組成的生成對抗網路(GAN),其生成網路使用嵌入在自我監督表示中的每個音訊片段,並預測和語言中聲音相對符的音位(Phoneme),目的是要試圖欺騙判別網路來進行訓練,判別網路會評估預測的音位序列是否逼真。最初生成網路產生的結果很差,但是經過判別網路的回饋,生成網路產生的結果會更加準確。

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研究人員提到,判別網路本身也是一個神經網路,透過將生成網路的輸出當做輸入,以及來自各種音元化的真實文本,能訓練判別網路學會區分由生成網路產生的輸出和真實文本。

研究人員將Wav2vec-U與其他模型比較,以評估Wav2vec-U的效能,在TIMIT基準測試中,與最佳的非監督式方法相比,Wav2vec-U錯誤率降低57%,而在更大型的Librispeech基準測試中,Wav2vec-U與基準中歷年最佳效能的監督式模型相比(下圖),Wav2vec-U在沒有任何轉錄資料訓練下,和2019年使用960小時轉錄資料訓練的模型效能不相上下。

TIMIT和Librispeech都是用來評估英文系統的基準測試,但英文由於有大量的標籤資料集,已經存在極佳的語音辨識技術,而非監督式語音辨識,將對於缺乏標籤資料的語言,產生極大的影響。因此研究人員也開始在Swahili、Tatar和Kyrgyz等標籤資源匱乏的語言中,研究使用Wav2vec-U。

臉書提到,Wav2vec-U是他們在語音辨識、自我監督學習和非監督式機器翻譯上多年的成果,讓模型僅透過觀察就可以習得解決任務的能力,這項成果將使得語音技術為更多人所用。

https://www.ithome.com.tw/news/144599

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微軟於Microsoft Power Apps中嵌入GPT-3,以自然語言就能開發應用

圖片來源: 

微軟

,Microsoft Power Apps成為首個嵌入GPT-3自然語言模型功能的客戶端產品,將協助使用者以自然語言撰寫應用程式,完全不需要知道如何撰寫程式碼或公式。

GPT-3為OpenAI所發表的自然語言模型,它受訓於1,750億個參數,能夠根據自然語言的提示來理解及產生類似人類的文本,現為全球最大的文字產生器模型,可用來寫詩、發表推文、寫文章、摘錄郵件、回答問題,還能把自然語言變成程式碼。

去年9月,微軟宣布已取得GPT-3的獨家授權,此一授權允許微軟將GPT-3嵌入微軟的各式服務與產品中,而在Microsoft Power Apps中的新功能就是初期的應用之一。至於Microsoft Power Apps為微軟Power平臺的五大功能之一,主要用來撰寫低程式碼的客製化商業應用程式。

因此,在Microsoft Power Apps中整合GPT-3的能力,即可協助只有少數程式撰寫能力,或是完全缺乏程式撰寫經驗的人建置應用程式,例如當員工要打造一個電子商務程式的時候,只要利用自然語言「找出名稱中以Kids開頭的產品」,一個已經過微調的GPT-3模型就能自動將它轉換成低程式碼語言Microsoft Power Fx的公式「Filter(‘BC Orders’ Left(‘Product Name’,4)=”Kids」。

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圖片來源_微軟

同樣的,企業員工也能用它來審查非營利機構的捐贈、管理疫情的出差事項,或是減少維護風力渦輪機所需的加班時間。

不過,微軟強調,該功能並不能取代員工理解他們所導入程式碼的需求,而是用來協助正在學習Power Fx語言的員工,幫助他們選擇正確的公式以得到所需的結果。

整合GPT-3的Microsoft Power Apps新功能,將在今年6月底前針對北美市場提供預覽版,目前僅支援英文。

https://www.ithome.com.tw/news/144649

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Google投資的自主飛行技術公司Merlin將投入空中運輸

圖片來源: 

Merlin Labs

研發定翼式無人機自主飛行系統的新創公司Merlin Labs,Google旗下投資部門GV等公司注資2500萬美元,也將開始發展無人機空中運輸機隊。

Merlin Labs這輪2500萬美元投資者除了GV(原Google Ventures),另有First Round Capital、西德州原油(WTI)及其他創投公司。

Merlin Labs發展定翼式飛行器的自主系統,號稱已經示範過數百趟不同機型的自主飛行,包括雙渦輪螺旋槳發動機。該公司平臺可支援多種飛行器,仰賴機上自主系統,而非操作員遠端控制,現已整合到公、民用飛機上。

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圖片來源_Merlin labs

Merlin Labs同時也宣布和空中運輸服務外包商Dynamic Aviation合作,將把其無人機飛行系統部署到後者King Air空中機隊的55架飛機上,支援公家及商業運輸任務。目前雙方已經在加州莫哈維太空發射中心(Mojave Air and Space Port)測試第一架King Air飛機的自主飛行。

https://www.ithome.com.tw/news/144653

飲水機皆有含淨水功能嗎?

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特斯拉北美部份車款新車將棄雷達,改用純電腦視覺、AI感測

圖片來源: 

Tesla

一般自駕車結合雷達、電腦視覺及光達作為駕駛感測,不過特斯拉從本月開始,北美市場出貨的二款Tesla新車將不再使用雷達,而全部使用以電腦視覺及人工智慧(AI)為基礎的感測技術。

特斯拉指出,從2021年5月開始,為北美市場打造的Model 3和Model Y將不再使用雷達,這會是第一批車款轉移到電腦相機視覺及神經網路處理而成、特斯拉稱為Tesla Vision的感測技術,以提供Autopilot電腦輔助駕駛系統、全自主駕駛及特定主動性安全功能。

而今年五月以前下單的買主若可配發到這最新車種,也會在交車前經由Tesla帳號獲得特斯拉通知。

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特斯拉的Autopilot雖然名稱像是自動駕駛,但其實只是輔助駕駛功能,仍需要車主手握方向盤。若車主需要完全自駕,則必須另外花1萬美元加購全自駕(Full Self-Driving,FSD)套件。

而在轉移期間,特斯拉警告,現有配備Tesla Vision的車子可能會有部份功能受到限制或關閉狀況。包括自動巡航(autosteer)系統最高限速每小時75英哩(每小時120公里),與前車最低車距也會拉長。此外,出貨時智慧召喚(Smart Summon)和緊急車道偏移防止功能可能關閉。特斯拉表示,會在未來幾周陸續透過無線更新軟體來回復這些功能。

而所有Model S和Model X,包括北美市場以外的所有Tesla的Autopilot功能則仍然持續使用雷達,直到特斯拉持評估適合轉移到Tesla Vision為止。

https://www.ithome.com.tw/news/144656

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國泰金控海選全球逾800家新創團隊,聚焦AI身分認證、投資管理、健康生態圈3大主題,如何發揮技術綜效更是關鍵_工業用機械手臂,無線充電裝置

國泰金融創新實驗室正式啟動第二期計畫,聚焦AI身分認證、投資管理、健康生態圈3大主題。(圖片來源/國泰金控線上記者會截圖)

前年,國泰金控展開一項大規模的新創評選計畫「國泰金融創新實驗室」,採取了一個新模式,來引進新創的技術。作法上,國泰瞄準集團旗下子公司業務部門的需求,以系統性模式招募全球新創公司,以推動國泰數位轉型,更是臺灣金融業首個在內部所成立的創新加速器。最近更宣布展開第二期計畫,這次規模更大,參與評選新創超過800家,最後選出7國的15家,包括4家是臺灣新創。

國泰成立金融創新實驗室有3大任務,一是掌握金融科技趨勢,二是驗證新技術的應用,三是推動內部創新思維。在第一期的成果,國泰金控從全球412家新創中選出9家來合作,並針對8大業務創新方向進行6項概念性驗證(POC),包括車險圖片定損、胸腔X光輔助診斷、生物行為特徵辨識、不動產自動鑑價、市場情緒預警、姓名比對掃描,成果是有近7成的概念性驗證完成率。

在與新創互動的過程中,國泰摸索出不少經驗,比如說,知道哪些新創的技術適合合作;或像是在將國外技術導入國泰時,需要注意哪些事項;或判斷哪些新創還在發展中,又有哪些技術已成熟。汲取這些經驗後,國泰金控更在6月2日,正式啟動國泰金融創新實驗室第二期計畫。

同樣的作法,國泰金控數位數據暨科技發展中心(簡稱數數發中心)的科技創新小組,先在去年中,展開了數個月的地毯式需求訪談,但這次參與業務單位更多,蒐集來自金控,以及銀行、人壽、產險等子公司,共十多個業務單位的業務需求或業務痛點。同時,多方面考量業務的急迫性、業務的影響性,及技術在市場的成熟度等。

聚焦3大主題,共10項金融科技POC

最後,國泰聚焦3大應用領域:「AI身分認證」、「投資管理」、「健康生態圈」。並且,向全球展開2個月的招募,總共接觸了800多個新創團隊,最終選出來自7國的15家新創企業,當中有4家是臺灣的新創公司,包括聚焦AI身分認證的AuthMe、提供法律科技解決方案的Lawsnote,及醫療科技新創雲象科技與長佳智能。

國泰金控資深副總經理孫至德表示:「臺灣新創在醫療與法遵科技領域,具備在地化的優勢,這是國泰選擇這4家臺灣新創的原因。」這些新創公司也將與國泰集團各子公司,進行10項金融科技POC案,實驗為期半年,並將於今年底發表成果。

首先,在AI身分認證領域,囊括了證件辨識、身分辨識、情緒辨識、詐欺偵測、遠端授權等技術。然而,「如何真正建立零接觸的全程數位歷程」,是國泰在AI身分認證這項主題,所要驗證的重點。

所以,在此POC案,國泰將與AuthMe合作,全面驗證整個端到端的身分認證流程,從證件驗證、資料建檔、視訊核身、人證比對、客戶填單到電子簽名。而所需使用到的技術如eKYC證件驗證、臉部辨識、活體辨識、圖像詐欺檢測等。國泰表示,若驗證成功,未來便能運用到人壽、產險、銀行的多個場景,比如遠距投保、行動投保、分行開戶、網路客服等。

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在投資管理領域,則有資訊蒐集、風險管理、標的評估、部位監控等需求。國泰表示,在相關技術上,比如可透過智能文本摘要,以自然語言處理(NLP)與機器學習技術為基礎,打造客製化長篇文本智能摘要模型,並搭配平臺關聯網絡延伸的閱讀功能,提升研究人員報告閱讀與資訊彙整效率。這項POC案,將由2家美國新創Agolo與Primer共同參與。

此外,國泰提到,投資管理主題,還可運用輿情分析技術在信用風險預警模型。同樣也是運用NLP技術,對債券發行人相關新聞資訊,進行輿情分析,以產出「情緒分數」(Sentiment Score),並進一步結合財務指標建置預警模型,希望能提前偵測高風險發行人,這是其中一項POC案,參與新創包括來自美國的Accern、西班牙的Raven Pack,以及英國的Refinitiv。

在健康生態圈領域,相關技術包括AI健康數值偵測、疾病風險預測、健康促進、慢性病管理追蹤、醫療影像輔助診斷,國泰表示,希望透過這些技術,「為人壽子公司創造新型態商業模式。」

因此,在健康生態圈主題,其中一項POC案是智能人臉測量健康數據,將由國泰人壽與加拿大新創NuraLogix合作進行技術驗證。國泰解釋,將運用遠程光體積描記圖法(Remote Photoplethysmography,rPPG)技術,透過遠程與非接觸方式,讓顧客不需穿戴裝置,也能透過手機鏡頭拍攝,將用戶人臉影像透過AI演算,即時產出心律、呼吸、心理壓力、及心血管疾病風險等健康指數。

又比如骨折AI輔助診斷這項技術,將由美國新創Arterys,及臺灣的長佳智能、雲象科技這2家新創參與,透過AI輔助判讀X光片,確認受傷部位及骨折程度,加速案件審理時效及精準度。

為了提升客戶滿意度,並加快理賠作業時效,國泰也要用AI輔助ICD編碼判讀,將與長佳智能合作POC案,透過AI導入NLP,由機器判讀醫療診斷書內容,並自動選出醫療疾病代碼(ICD),取代過往由理賠人員人工選碼流程。

以往,國泰在技術的導入,是一個個引進到內部場景。不過,「如何發揮技術綜效,是國泰目前正在思考的焦點。」在金融創新實驗室第二期,國泰便在技術導入前期,便將技術要擴大到哪些單位應用?也一並納入評估的考量因素。

甚至,國泰內部產生出一種默契,為了讓同一技術,可以讓更多業務單位一同參與,在進行POC案階段時,就將多個跨子公司會應用到該技術的場景都納入。另一作法是,針對各子公司都有的相同場景或是數位流程,便能規畫一套流程,讓所有子公司共同參與觀摩POC階段,一旦實驗成功後,就能迅速落實到各子公司,而無須重複耗費資源與人力。這些是國泰提高技術重複使用率的心法。文⊙李靜宜

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選擇示波器的10 項考量因素

示波器的頻寬定義為訊號衰減3dB時的訊號頻率。若一台示波器頻寬不夠會導致看到的訊號失真,測試不準確。頻寬指標主要體現在衰減器與放大器的指標。即時取樣率體現出示波器的ADC的指標。取樣率通常要大於等於頻寬的4倍。

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DataBricks發表安全資料共享開源協定Delta Sharing

由Apache Spark技術團隊所創立的企業Databricks,現在啟動了一項新的開源專案,這是用於即時安全交換大型資料集的開放協定,官方表示,Delta Sharing是第一個實現跨產品的安全資料共享協定。目前Databricks正積極與全球軟體和資料供應商,合作發展並推廣Delta Sharing。

企業存在與其客戶、供應商和合作夥伴安全交換資料的需求,以零售商為例,如此就可以和其供應商即時共享銷售資料,或是供應商也能與零售商共享即時庫存,但DataBricks提到,由於共享解決方案與廠商相關,因此資料共享便受到了限制,也對不同平臺的資料供應者與消費者帶來障礙。

而透過Delta Sharing,資料使用者就可以在Pandas、Tableau或各種實作開源協定的系統,直接連接共享資料,而不需要特別部署特定的平臺,如此便能減少存取資料的準備時間,也最大程度減少資料供應者的工作。DataBricks舉例,過去零售商要跟供應商資料分析師共享資料,分析師必須與自家IT、安全和採購團隊合作,在公司部署與零售商相同的資料倉儲解決方案,才能從資料倉儲匯出資料到資料科學工具,而這個過程可能需要歷經數個月。

Delta Sharing的目的就是要在不需複製資料的情況下,直接即時地共享資料,DataBricks指出,大多數企業的資料儲存在雲端資料湖系統,而Delta Sharing能夠讓企業安全地以Delta Lake或Apache Parquet格式共享任何既存的資料集。Delta Sharing適合大規模應用,支援TB級資料集等對傳統解決方案是一大挑戰的共享情境,Delta Sharing利用雲端儲存系統的低成本和靈活性,可靠地共享大規模資料集。

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飲水機的問題主要有三個方面,一是水沸騰溫度不足,絕大多數的飲水機最高溫度是95度,再沸騰溫度是90度,泡茶殺菌的溫度不夠

攻戰消費者第一視覺,包裝設計很重要!

包裝設計是指對包裝的形狀、大小、構造及包裝材料等方面進行創造或選擇並以適當方式吸引消費者的注意力,進而增加購買率,以及對使用者友善之特性。

一般貨櫃標準尺寸?

金誠貨櫃尺寸種類分別為,20呎櫃、20呎高櫃、40呎櫃、40呎高櫃、20呎冷凍櫃、400呎冷凍櫃。

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紫砂茶葉罐是多孔性材料製成,透氣性非常好,因為罐子多微小氣孔,用來存放茶葉,不僅能保鮮鮮,還能消除茶葉中的異雜味。 但也是因為多孔,所以紫砂茶葉罐容易吸收茶葉的香味。

資料接收者可以直接從選用的工具中使用資料,不需要安裝新的平臺,Delta Sharing協定的設計讓大多數工具容易實作,而且因為以Parquet為基礎,該格式已經受大多數工具支援,因此要實作連接器非常簡單。DataBricks也強調了Delta Sharing的安全性,該協定能滿足用戶對隱私和法規的要求,可讓用戶單點執行授權、追蹤和稽核共享資料存取。

Delta Sharing是一個簡單的REST協定,能夠安全地分享部分雲端資料集的存取權限,其利用S3、ADLS或GCS等雲端系統,可靠地傳輸大型資料集。對資料提供者來說,Delta Sharing讓用戶可以共享以Delta Lake格式儲存在雲端上的資料表格。官方提到,Delta Lake表格其實就是Parquet檔案的集合,可以按需求將現有Parquet表格,簡單地打包到Delta Lake中。

資料提供者可以決定要共享的資料,透過執行共享伺服器來實作Delta Sharing協定,並且管理資料接收者。DataBricks在發表Delta Sharing的同時,也開源了共享伺服器實作,可供雲端供應商提供托管主機服務。當資料提供者把共享資料環境架設完成,接受者就可以使用連接器,在Pandas、Apache Spark、Rust和Python上方便地存取資料。

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找工作! 想知道堆高機駕駛日薪是多少嗎? 哪裡有職缺?幫你快速媒合

堆高機,又稱叉架起貨機或叉式起重車,香港稱為鏟車,中國大陸稱為叉車,台灣國語稱為堆高機,台語俗稱豬哥(ti-ko),是指工廠、倉儲等地方對成件托盤貨物進行裝卸、堆垛和短距離運輸作業的各種輪式搬運車輛。國際標準化組織ISO/TC110稱為工業車輛。堆高機的發展於1920年代,今天在生產和倉儲運營過程中它已成為不可或缺的設備。

測試專家告訴你如何好好使用示波器

示波器主要由電源系統、同步系統、水平偏向系統、垂直偏向系統、延遲掃描系統、顯示系統和標準訊號源等部封包成。

CCD外觀檢查包裝機

品質優益穩定,效率高成本低,並已獲得國內外大廠承認使用,品質合乎EIA國際標準, 此外也針對客戶端的需要代客Tape and Reel封裝服務。

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AI趨勢周報第170期:Naver發布GPT-3等級的超大韓文模型HyperCLOVA,懂語言還要懂圖片和影片

Naver發表GPT-3等級的韓文自然語言預訓練模型HyperCLOVA,要用來強化自家AI線產品,比如提供內容生成、搜尋/QA等功能。

圖片來源: 

Naver

重點新聞(0528~0603)

NLP     GPT-3     HyperCLOVA  

韓文版GPT-3!Naver發布韓文NLP模型HyperCLOVA,懂語言還要懂圖片和影片

Line母公司Naver日前在,號稱是GPT-3等級的韓文版自然語言預訓練模型,可像人腦般理解語言。Naver指出,HyperCLOVA有2,040億參數,比公認是NLP世界標準的GPT-3,還要多出1,750億個參數。參數越多,就越能細緻地辨識語言。

Naver表示,HyperCLOVA的訓練策略很特別,因為HyperCLOVA用了大量資料來訓練模型,「是GPT-3的6,500倍,」而且,這些訓練資料97%是韓文語料。HyperCLOVA可用來開發語言理解相關服務,像是對話、翻譯、句子生成、摘要和機器閱讀等,Naver也補充,由於HyperCLOVA是超大型模型,因此少樣本學習能力佳,只需要少量樣本就能產出良好的結果,適合自動生成行銷短句、課本單元的摘要生成、問答等應用場景。Naver更表示,未來還要讓模型學會多模態任務,也就是不只要懂語言,還要能同時看懂圖片和影片。

Naver會提供HyperCLOVA給想要開發AI服務的企業。從線上會議投影片可看出,Naver將HyperCLOVA應用場景劃分為2種,包括用來產生內容、優化搜尋的HyperCLOVA Explorer,以及用於分析、評估和除錯的HyperCLOVA Studio。

  Nvidia     AI開發協作    Base Command  

瞄準大規模、多團隊開發需求,Nvidia推出AI開發雲平臺要加速協作

Nvidia聯手NetApp推出雲端代管AI開發平臺Base Command,瞄準大規模、多使用者和多團隊的企業開發需求,在平臺上整合了多種Nvidia AI開發工具,像是NGC目錄中的AI分析軟體、MLOps API和Jupyter Notebook等,也結合NetApp的資料管理功能,要加速AI專案從原型到量產的階段。

進一步來說,Base Command提供單一入口,來管理AI開發的各種工作流程,並加速資源分享,比如用戶可透過圖形使用者介面、命令列API和整合式的監控儀表板與報告儀表板,來分享開發狀況。用戶也可透過平臺上的AI工具,來安排工作負載、微調模型或更快得到洞察等。Google Cloud也將於今年在Marketplace中新增對Base Command的支援。

Base Command才按月訂閱制,每月費用為9萬美元起,首波試用區域僅限北美。

 GPT-3     自然語言     Power Apps  

用自然語言寫程式!微軟把GPT-3嵌入Power Apps

微軟日前在自家開發者大會Build上宣布,將可生成語言的大型自然語言預訓練模型GPT-3,嵌入自家開發應用程式Power Apps中,可直接將自然語言轉換為程式碼或公式,加速應用程式的開發。這也是微軟取得GPT-3獨家授權後的第一個商用案例。

不過,Power Apps中,目前只有Power Fx這個功能整合GPT-3。Power Fx是一種從Excel公式衍生而來的低程式碼語言,有了GPT-3加持,使用者不具備寫程式經驗,也能用自然語言輕鬆開發應用程式,比如,使用者可直接在Power Apps中輸入:「告訴我美國客戶中有多少人的訂閱過期了」,這時,系統會在下方跳出相對應的公式,並附上說明,告訴使用者這個公式如何運作。之後,使用者再將公式套用到App上即可。

微軟表示,企業員工也能用它來審查非營利機構的捐贈、管理疫情的出差事項,或減少維護風力渦輪機所需的加班時間。這項新功能,會在今年6月底前針對北美市場提供預覽版,目前僅支援英文。

  Databricks    AutoML       黑盒子  

打破黑盒子!Databricks新AutoML工具有Python筆記本

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由Apache Spark技術團隊所創立的資料科學公司Databricks,發布一款簡化ML開發部署的工具AutoML,可自動化進行預處理、特徵工程,以及模型訓練與調整,用戶能完全以使用者介面來選擇資料集、配置訓練,和部署模型。

但為何直到現在才推出AutoML工具?官方指出,現有許多AutoML工具都是黑盒子,用戶無法切確知道模型訓練的過程和方法,因此當需要特定修改,或受監管稽核時,就更難使用這些工具。Databricks打造的則是一款如「玻璃盒」的AutoML,每個經訓練的模型,都提供Python筆記本,資料科學家可在這些筆記本中,添加或修正單元格,還能利用這些筆記本快速開發,不需要重新編寫一些樣板程式碼。

此外,Databricks AutoML也提供資料分析功能,來提供資料集統計資訊,快速檢查資料集是否適合訓練。另外,也可與追蹤指標和參數API—MLflow整合,用戶可試驗模型,並在Databricks模型註冊表內註冊和提供模型。

  TPU     VM     模型訓練  

Google發表新TPU加速器VM,訓練模型效能更好且成本更低

Google發布最新Cloud TPU虛擬機器,用戶可直接存取雲端TPU運算資源,而且,開發者能直接在TPU上使用TensorFlow、PyTorch和JAX等框架進行模型開發和部署。

過去,用戶只能遠端存取Cloud TPU,而且要設置一個或多個虛擬機器,再用gRPC網路來與Cloud TPU主機通訊。但在新的Cloud TPU虛擬機器中,用戶不必這麼做,直接在每臺TPU主機上配置自己的互動式開發環境即可。而且用戶在單一TPU虛擬機器中,就能逐行編寫ML模型並除錯,也能用Cloud TPU Pod來擴展規模,與其他TPU高速互連。Google表示,由於資料不必再透過資料中心的傳遞,模型訓練效率也因此更好。

PyTorch    模型搬遷    臉書  

統統搬到PyTorch去!臉書揭露自家上千個模型搬遷策略

為服務數十億用戶,臉書AI模型每天要推論上兆次,這個不斷增長工作負載量,促使臉書不停改善AI框架,也因此他們決定將所有AI系統搬遷到PyTorch上。

不過搬遷過程複雜,模型要歷經離線、線上測試、訓練、推理和發布以及多項測試,來確保舊框架Caffe2和PyTorch的效能,得花上好幾周才能完成。於是,臉書開發一套內部工作流程和自定義工具,來幫助各團隊決定搬遷的最佳方式,甚至可判斷系統能否不搬遷直接更換。這個工具包括一套內部基準測試,也可比較原始模型和PyTorch模型的效能,解決個團隊最在意的新舊模型效能問題。

經過一年搬遷,現在,PyTorch已是支援臉書所有AI負載的底層平臺,工程師可在數分鐘內,部署好新模型;模型的建立、編寫、測試和除錯也更容易進行。目前,臉書總共有4,000個模型使用PyTorch,而生產環境中則有1,700個PyTorch模型,更有超過93%的新模型(如辨識和分析臉書內容等任務的模型)都在PyTorch上執行。

圖片來源/Naver、Google、微軟、Databricks、臉書

 AI趨勢近期新聞 

1.Amazon Redshift機器學習功能正式推出

2. 特斯拉北美部份車款新車將棄雷達,改用純電腦視覺、AI感測

3. 再見了Token!Google提出Byte等級的改良版Transformer架構

資料來源:iThome整理,2021年6月

https://www.ithome.com.tw/news/144846

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飲水機,又稱純水機,是一個機器裡面裝滿了純淨水、礦泉水或其他飲品,供大家飲用的機器。飲水機還有很多種類型,例如噴嘴式飲水機、按壓式飲水機等。跟熱水器不同的是,飲水機會提供兩種不同的水溫給人飲用,機器本身應該有降溫及冷卻,抑或是加熱及保溫的功能。

政大金融科技研究中心與勤業眾信聯手發表第一份臺灣金融科技趨勢展望報告,提出10項Fintech發展建議

政大與勤業眾信合作日前發表了第一份臺灣金融科趨勢展望報告,盤點臺灣金融科技發展現況,並提出10項政策建言,期待金融主管機關今年盡快推動,多數與資料交換、個資合理共享的挑戰相關。

政治大學金融科技研究中心主任王儷玲觀察全球金融科技四大領域的發展,她指出,在數位銀行方面,支付功能擴張到更多類型的情境,開放銀行策略和資料共享趨勢也開始創造更多元金融生態系的成形,在資產管理領域,理財平臺透過API串聯到更多應用,讓機器人理財逆勢成長,但需要發展新的監理機制保護投資人權益。

而在保險科技(InsurTech)發展趨勢上,王儷玲認為,新型態的通路快速發展,也開始善用AI和大數據來分析和改善顧客體驗,像是結合IoT的使用者行為式保險(UBI)創造了新保險計價和服務模式,或是結合穿戴裝置,能提供健康促進創新服務的新型態外溢保單。這些新興科技趨勢也讓全球法遵科技投資大增,年成長率高達了119.1%,又以身分識別和洗錢防治相關科技的投資為主流。在監理科技領域下,跨平臺數位身分互通是監理科技發展關鍵,也開始出現用AI協助不正當行為的即時監測和預防詐欺,另外像是在數位申報和數據治理也有不錯的進展。

政治大學和勤業眾信訪談了臺灣10家金融機構,包括多家金控、大型銀行和人壽,來了解他們對金融科技和未來趨勢的看法,來歸納政策建議。

臺灣金融機構在FinTech技術面的發展上,目前主要聚焦在AI、雲和身分識別三大類,法規面最期待的是資料共享、上雲、監理科技這三類,可以有法規鬆綁或突破,例如業者期待雲端服務相關法規,能有更開發或更完整配套的辦法。臺灣金融業者在策略上也多半重新定位自己的金融科技發展策略,加快數位轉型的腳步,近兩年的疫情,更是加速了金融產品和服務數位化的發展,甚至是原有商業模式的轉型。

不過,王儷玲指出,在臺金融科技發展上仍有許多挑戰,像是業者在資料蒐集和交換仍面臨不少個資法限制的挑戰,另外第三方服務業者(TSP)的管理成本仍然很高,影響參與者意願,進而侷限了臺灣開放銀行生態圈的發展。而保險業的挑戰則是新法遵,例如2026年正式接軌IFRS17和ICS 2.0等,業者得投入大量營運資源,排擠了數位發展的投入,而個資使用也仍既是保險科技發展的主要限制。

資產管理業上,千禧世代投資人偏好線上服務,讓傳統理財顧問面臨轉型壓力,傳統資產管理公司營運成本也比過去更高,如何控制成本來維持獲利是重要課題,另外,消費者偏好落差很大,業者資源有限也不易調整通路和部署新投資工具。而在臺灣監理科技的發展上,不論監理機關或金融業者都需要更有效能的數據共享設計,但也都面臨了法遵合規的挑戰。

因應這些局勢和挑戰,在這份報告中,也提出10項對主管機關的建議,其中不少是針對個資使用和資料共享的建議,例如像是建議主管機關要建立資料賦權機制,讓消費者可以在資安個資保護下合理使用自身數據,來促進資料共享與API經濟。也需要建立更明確的個資去識別化標準和資料交換中心。

王儷玲表示,尤其像是個資去識別化標準流程,還有相關作業平臺和認證機制,也是加速業者雲端環境健全發展的配套之一,可以讓新創TSP透過合規雲端服務來與金融業者交換資料,不只是減少業者的資安成本,還可以降低TSP業者的進入門檻。更進一步,她也建議主管機關需要提升數據治理作為,來促進產業資料共享平臺的發展,像是指派單一專責機構負責資料數據治理策略,或設立數據治理委員會,從資料共享和交換的角度來界定資料分級等

王儷玲指出,建議主管機關成立API管理專責機構長期負責開放銀行API標準,而TSP業者則可成立治理聯盟或協會,配合銀行公會和財金公司,共同建立一套TSP治理機制。未來可以把「試辦沙盒」的適用範圍擴大,尤其要納入金融業者最需要的行政規則及命令的鬆綁與調適。

另外還有一項呼籲是,這份報告建議政府應該參考金融科技發展的標竿國家,也建立臺灣自己的大數據和AI新規範,像是可以參考歐盟的「可信任的AI倫理規範」、美國「演算法問責法案」或是新加坡的「AI監管模式框架」等。

這份報告也有針對金融業者的建議,王儷玲指出,業者也要積極引進新興科技,例如生物辨識、區塊鏈和AI,來建立儀表板式的風險評分系統,這也有助於協助內部風控、稽核和法遵,可以有效降低法遵成本。

王儷玲指出,這些對主管機關的建議,已有一些正在進行,例如同一金控子公司下資料交換的法規鬆綁,但對於其他策建議,她期待主管機關,都能盡快在1年內推動完成,來促進臺灣金融科技的發展。

臺灣金融科技發展10建議

1.建立資料賦權機制以利資料共享與API經濟

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影響示波器測試準確度的五大因素

混合訊號示波器(MSO)有兩種輸入,一小部分(通常是2個或4個)的類比通道,更多(通常為16個)的部份是屬於數位通道。

2.建立個資去識別化標準與資料交換中心

3.提升數據治理促進跨產業資料共享平臺

4.開放銀行應建立API管理專責機構與TSP治理機制

5.借鏡國際制訂大數據與AI新規範以利創新落地

6.鼓勵業者積極擁抱新科技創造新價值

7.導入新技術提升業者法遵科技效能

8.加速健全雲端環境之配套

9.擴大金融業試辦範圍促進金融科技創新應用

10.打造良好的產學合作平臺培育金融科技新人才

資料來源:政大金融科技研究中心,2021年4月

 

 

 

https://www.ithome.com.tw/news/144679

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結合200Gb/s網速與Arm核心,Nvidia DPU翻轉軟體定義架構

在2019年3月,Nvidia宣布併購網路晶片與設備廠商Mellanox,到了2020年4月,Nvidia完成這家公司的併購,然而,在這段期間,Mellanox也正好發表新一代SmartNIC產品ConnectX-6 Dx,以及BlueField-2 IPU,例如,在2019年8月底的VMware全球用戶大會VMworld期間,首度揭露這兩款新產品的消息,而我們也在11月發布了的介紹,瞭解到BlueField-2整合了ConnectX-6 Dx,搭配Arm v8架構的中央處理器核心A72,可提供200Gb/s的網路傳輸能力;隔年2月的RSA資安大會,Mellanox宣布ConnectX-6 Dx開始出貨,並預告BlueField-2 IPU即將上市。

而隨著Nvidia在2020年完成Mellanox併購,針對BlueField系列產品,提出了不同的戰略規畫,以資料處理器(Data Processing Unit,DPU)做為新的定位,而使得原本僅主打SmartNIC應用面向的BlueField,走出一條更寬闊的路,甚至能與CPU、GPU相提並論,成為Nvidia問鼎資料中心領域的第二大關鍵技術,而同年9月宣布併購Arm這家知名的半導體設計與軟體公司,後續的發展更是備受各界關注,例如,預計於2023年年初問世的Grace,將是Nvidia第一個採用Arm架構的資料中心CPU,帶來第三大基礎運算技術,使其成為可同時提供3種晶片的公司。

提出DPU新概念,鼓吹DPU是企業資料中心架構的必需品

在2020年5月舉行的GTC大會上,Nvidia共同創辦人暨執行長黃仁勳(Jensen Huang)在主題演講的第一段,也特別拿出BlueField-2,強調這款產品是全世界最先進的可程式化SmartNIC,終將成為所謂的資料處理器(DPU),承擔資料中心數據的移動與處理,並且與負責通用運算的CPU,以及專攻加速運算的GPU形成三足鼎立的態勢,共同支撐整個運算應用市場,實現資料中心規模運算(Datacenter-Scale Computing)的願景。

當時,Nvidia還宣布將推出整合SmartNIC與GPU的PCIe介面卡,稱為EGX A100,號稱是第一款基於Nvidia Ampere架構的邊緣AI產品,而這裡搭配的SmartNIC是Mellanox ConnectX-6 Dx,預計在2020年底上市。

全世界表明:DPU的用途不只是分攤伺服器的網路連線處理,也能承擔伺服器虛擬化平臺的管理、資安、儲存處理

到了9月VMworld大會,VMware與Nvidia宣布新的合作計畫,預計會結合混合雲軟體平臺VMware Cloud Foundation,以及Nvidia BlueField-2 DPU這類SmartNIC技術,建構新一代的IT基礎架構,以因應人工智慧、機器學習、高吞吐量、以資料為中心等各種應用的需求。

在10月Nvidia舉行的GTC大會,他們正式主推DPU,並且提出「資料中心基礎架構整合至單晶片(Data Center Infrastructure-on-a-Chip)」的比喻──或許是借鏡系統單晶片System on a Chip(SoC)的概念,來為相關產品定調。

該如何發揮這項晶片技術的長處?Nvidia提出了一套DPU加速的伺服器架構,由於DPU本身內含Arm運算核心,也就是同時具備CPU的運算能力,於是,他們打算將原本總是由x86中央處理器執行的伺服器虛擬化平臺底層,像是軟體定義儲存、資安、網路,以及集中管理等IT基礎架構的工作負載,轉由DPU來承擔。

同時,Nvidia也宣布擴充軟硬體的產品──在PCIe介面卡的部分,不只是先前發表的BlueField-2 DPU,還將推出結合BlueField-2與Ampere架構GPU的BlueField-2X DPU,以及可協助開發DPU加速應用的軟體開發套件DOCA(Data Center Infrastructure-on-a-Chip Architecture)。

就BlueField-2 DPU而言,Nvidia除了公布運算方面的規格,以及網路加密連線、視訊串流與儲存I/O等多種應用的技術與存取效能,更特別的是,他們強調,單張DPU足以承擔相當於125顆處理器核心的資料中心服務,而基於這樣的效能,可分攤伺服器一部分的工作負載,而能讓伺服器保留更多處理器核心,執行更廣泛的企業級應用程式。

至於另一套產品DOCA SDK,也是Nvidia推動DPU後續發展所不可或缺的要角,因為有了它,開發者就能設計DPU加速的IT基礎架構應用系統。

此外,他們公布了DPU未來三年的發展藍圖。黃仁勳表示,BlueField-2已提供樣品試用,預計在2021年會在主要伺服器廠商推出的新系統搭配使用,而BlueField-2X正在開發當中,也將在2021年推出;下一代的DPU產品BlueField-3,可提供400Gb/s的傳輸能力,Nvidia已完成開發,它與BlueField-3X可望於2022年發表;至於下下一代的DPU產品BlueField-4,架構將如同BlueField-2X,網路傳輸速度同樣可達400 Gb/s,Nvidia正在全力進行開發,將於2023年發表。

在Nvidia主推的邊緣運算AI平臺EGX當中,也將BlueField-2 DPU納入,與Nvidia Ampere架構GPU一起協同合作,透過這樣的融合加速解決方案(converged accelerators),無論是在伺服器搭配DPU與GPU,或是採用BlueField-2X這樣的整合型產品,均可用於建構安全、具備加速運算能力的資料中心環境。

為何會有兼具安全與加速特性的作用?由於BlueField-2 DPU也內含Arm架構的中央處理器核心,Nvidia表示,這些運算資源可建立信任區(trusted enclave),可用來保護執行在GPU的AI推論模型。

至於採用Nvidia DPU的業者,分為伺服器製造商、軟體基礎架構廠商等兩類。前者包括:華碩、Atos、戴爾科技集團、富士通、技嘉科技、新華三(H3C)、浪潮、聯想、廣達電腦/雲達科技、Supermicro,都計畫將Nvidia DPU整合到他們的企業級伺服器產品當中。

軟體廠商的部分,則聚焦在BlueField-2 DPU與DOCA的支援,包括:Canonical的Ubuntu Linux、Red Hat的Red Hat Enterprise Linux與Red Hat OpenShift,VMware的VMware Cloud Foundation,而以網路防火牆軟體著稱的老牌資安廠商Check Point,也正在將BlueField-2 DPU整合他們的技術當中。

Nvidia DPU終於在2021年上場,軟硬體產品搭配與支援的市場生態系也正式成軍

而在2021年4月的GTC大會,Nvidia宣布BlueField-2開始供貨,用戶可選購搭配2個100Gb乙太網路或InfiniBand網路埠的PCIe介面卡,而且搭配使用的軟體開發套件DOCA SDK 1.0,也開放下載,當中包含多種元件:可用來建立、編譯與調校BlueField DPU應用程式的執行時期環境,可用來供給、更新、監控大量DPU的調度指揮工具,相關的程式庫、API,以及日漸增多的應用程式,像是深度封包檢測與負載平衡。

Nvidia也趁機揭露更多關於BlueField-3的消息,例如,2022年第1季預計提供樣品試用,而在技術規格的部分,將搭配16顆Arm A75中央處理器核心,支援PCIe 5.0的I/O介面,以及提供時間同步的資料中心加速功能。

而在效能增長幅度上,BlueField-3的加速運算效能將是BlueField-2的10倍,加密處理效能可提升至4倍。

建構協力廠商生態系,產品認證計畫涵蓋至DPU伺服器

環繞著DPU的市場生態系系統,也於此時正式亮相。以整合搭配DPU出貨的伺服器廠商而言,有戴爾科技集團、浪潮、聯想、Supermicro響應;在雲端服務供應商的部分,則有中國的公有雲業者,像是百度、京東(JD.com)、優刻得(Ucloud)採用BlueField DPU加速工作負載;

在軟體定義IT基礎架構與混合雲平臺的領域,有Canonical、Red Hat、VMware等公司,除了去年都已表態計畫支援BlueField-3,今年則表示將支援BlueField-3;

資安廠商的部分,除了Check Point,新增了Fortinet、Guardicore、Palo Alto Networks;

在此同時,DPU生態系統也加入儲存應用廠商,有DDN、NetApp及 WekaIO,以及網路應用的邊緣平臺廠商,有Cloudflare、F5 與 Juniper Networks。

到了台北國際電腦展期間,Nvidia宣布,華碩、戴爾科技集團、技嘉科技、雲達科技與Supermicro等伺服器廠商,都將推出搭配BlueField-2 DPU的新款伺服器,因此,這類提供DPU加速的伺服器今年可望問世。

此時,他們也宣布Nvidia認證計畫將擴大涵蓋的產品範圍:除了原本著重的資料中心與邊緣運算伺服器GPU,也就是HGX和EGX,也會延伸至DPU伺服器、Arm伺服器。

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Nvidia認證計畫正式納入DPU伺服器的時間,預計是今年第三季。而在他們現今開始認證DPU伺服器之後,已有幾個廠商將產品提交給Nvidia進行審核。

鼓勵DPU應用程式開發,紅帽放送RHEL與OpenShift訂閱服務利多

關於作業系統軟體對於BlueField DPU的支援,除了VMware持續與Nvidia密切合作,Red Hat也有更明確表示:為了鼓勵更多人以紅帽的系統平臺來開發DPU應用程式,他們將免費提供Red Hat Enterprise Linux(RHEL)與OpenShift的訂閱服務。

而在4月Nvidia GTC大會期間,紅帽也針對RHEL與OpenShift,,這方面的資訊值得參考。

以RHEL而言,他們建置了兩臺伺服器,都搭配100Gb 網路埠的BlueField-2 DPU,彼此對接,在網路功能虛擬化的使用場景進行加密連線,若不啟用BlueField-2的卸載功能,網路吞吐量只能達到47 Gbps,而且會使用到60顆以上處理器核心;相反地,吞吐量可達到100 Gbps,處理器用量少於10顆核心。

在OpenShift的部分,紅帽將BlueField-2整合到OpenShift叢集,執行OVN-Kubernetes的pod,並將大部分的網路功能交給DPU處理,測試pod對pod的東西向傳輸流量,同樣是25Gbps的吞吐量,啟用DPU的卸載功能後,可將伺服器處理器核心用量減低70%。

將DPU導入DGX A100與DGX SuperPOD,建構支援多租戶隔離架構的雲端原生超級電腦

在此同時,Nvidia在自家產品的搭配上,當然也對DPU內舉不避親。他們推出新一代的AI整合應用設備叢集系統DGX SuperPOD,裡面就會搭配BlueField-2。他們強調這代DGX SuperPOD將兼具雲端原生,以及支援多租戶存取等特性,預計將於今年第2季開始供貨。

在單套DGX SuperPOD系統當中,每臺DGX A100節點將會內建BlueField-2 DPU,屆時就能以此來卸載、加速,並且能根據不同使用者與其擁有的資料來進行彼此隔離──區隔使用者網路流量、所使用的網路防火牆,並讓儲存系統提供多租戶的存取,從而建置出安全的共用AI基礎架構,且不會衝擊DGX SuperPOD整體的運算與存取效能。

值得注意的是,Nvidia在這裡所謂的雲端原生,應該不是專指容器與Kubernetes的應用,而是指提供裸機等級的處理效能,關鍵在於InfiniBand、DPU、DOCA、Magnum IO等四大技術。事實上,現行DGX SuperPOD就已經採用200 Gb/s 的InfiniBand超高速網路,來進行傳輸,但新一代SuperPOD將搭配BlueField-2,以及專為DPU使用而設計的DOCA SDK之後,能把原本由伺服器端執行的管理、隔離、監控,交由DPU來處理,如此一來,也能將軟體定義資料中心網路、儲存、資安、管理服務,順勢帶進DGX SuperPOD這樣的AI基礎架構。

除此之外,BlueField-2本身還可協助企業掌管SuperPOD的多租戶共用架構,確保運算資源能以乾淨、不殘留的方式,提供給新的租戶──將乾淨的開機映像提供給已排程進駐的新租戶使用,能建立一個完全乾淨、信任重建的虛擬化儲存區,而且可存取經批准使用的儲存區。

BlueField-2也能運用Magnum IO這套SDK,來處理各種層面的I/O,像是儲存、網路、多GPU、多節點之間的溝通,提供平行、非同步、階層、遙測、抽象化等處理方式,當中包含了工具與組態,可協助調校應用程式、消弭I/O瓶頸。

DPU拓展不同產業的應用,可擴及資安與汽車製造領域

支援資料中心規模運算,以及AI基礎架構之餘,Nvidia在2021年4月GTC大會上,還宣布BlueField DPU的多種產業應用。

首先是資安產業,Nvidia發表了,希望能以AI提升資安威脅的偵測與預防能力,當中就可以搭配BlueField DPU使用,讓每一臺裝上BlueField DPU的伺服器運算節點,都能同時兼任網路防禦的感測器,讓企業能以網路全速連線的狀態來分析每一個封包。

而這項軟硬體搭配,除了包含Nvidia的GPU與AI軟體開發套件,以及Mellanox的SmartNIC/DPU技術,還有2020年5月併購的Cumulus Networks,該公司是以提供開放式網路作業系統Cumulus Linux而聞名,Morpheus可運用Cumulus Networks旗下的另一款網路管理系統NetQ,搭配BlueField DPU一起使用。

接下來是汽車產業,Nvidia近幾年來持續發展用於自動駕駛車的系統單晶片,像是2018年推出的Parker,2020年的Xavier,接下來即將登場的Orin,以壯大他們的車用平臺Nvidia Drive。

到了今年4月GTC大會,Nvidia宣布,下一代的Atlan即將於2024年亮相,運算能力可望突破1,000 TOPS,而且當中將整合BlueField DPU,可因此獲得額外的進階網路、儲存、資安服務,在自動駕駛車輛設備上,支援複雜的運算與AI工作負載。

除了可善用DOCA這樣可程式化的卸載與運算能力,他們特別強調,BlueField DPU具有安全隔離區,可預防資料外洩與網路攻擊,能讓Atlan在自動駕駛車輛裡面,同時、安全地執行大量的AI應用。

與Arm發展相互呼應,雙方將共同推動更多伺服器應用

在2020年9月Nvidia宣布併購Arm的消息之後,10月GTC大會期間,他們表示,將把GPU與DPU加速技術,帶入Arm的高效能運算、雲、邊緣、個人電腦的生態系,提供人工智慧、高效能運算、圖形處理等用途的軟體開發套件。

回顧過去,近期Nvidia推出的多款產品,都有Arm的身影,像是Jetson單板電腦、Nvidia Drive系統單晶片,而源自Mellanox的BlueField DPU,也內含Arm處理器核心。

當時,他們也揭露正在與OEM廠商合作,推動Arm伺服器平臺的發展,而這當中也涉及BlueField DPU的搭配。

例如,安培運算(Ampere Computing)公司與Nvidia合作,希望將他們發展的伺服器平臺Mt. Jade延伸至雲端遊戲應用領域,而當中的伺服器將配備2顆80核心的Arm系統單晶片、4張Nvidia T4 GPU,以及1張BlueField-2 DPU,可同時支撐128個遊戲玩家的串流連線使用──以5G智慧型手機連至Android-in-Cloud雲端服務。

Nvidia除了提供GPU與DPU,也設法將相關程式碼移植到Arm平臺,針對Arm伺服器開發新的工具,協助實現雲端遊戲的編碼、渲染、串流等處理的最佳化,並以此提供Arm伺服器廠商,像是技嘉科技、浪潮與緯穎。

到了2021年GTC大會,Nvidia預告他們將推出的3款晶片都將採用Arm運算技術,像是:Nvidia第一顆資料中心等級中央處理器Grace,裡面就是基於Arm的處理器核心而成;下一代資料處理器BlueField-3,將搭配更多顆Arm處理器核心;最新款車用晶片Atlan,預計搭配Grace與BlueField。

值此同時,Nvidia也發表一款Arm HPC開發者套件,支援節能型超級電腦與資料中心環境下的科學運算處理,預計在今年第三季開始供貨。而這個套件是由那些軟硬體組成?硬體的部分,是一款技嘉科技的Arm伺服器G242-P32,裡面包含了1顆Ampere Computing 公司的80核心Altra處理器、2張Nvidia A100 GPU加速卡,以及2張BlueField-2 DPU;軟體的部分,則是Nvidia HPC SDK,整合了多個編譯器、程式庫、工具,能讓工程師、科學家、開發人員在GPU加速的Arm運算系統當中,得以建立高效能運算與人工智慧應用程式,以及進行相關的轉移。值得注意的是,這套軟體開發套件是在2020年5月發布,可支援的運算與作業系統環境,並不僅止於Arm伺服器(Linux),還包括x64(Linux與Windows)、OpenPower(Linux)。

到了6月的台北國際電腦展期間,如前所述,Nvidia宣布擴大產品認證計畫的消息,未來用戶可查閱通過這項檢驗的DPU伺服器廠牌與機型,他們也預告,2022年也將Arm伺服器納入Nvidia產品認證計畫,屆時用戶能查詢搭配Ampere架構GPU或BlueField-2 DPU的Arm伺服器。

融合式加速卡將專攻5G環境下的AI應用

而除了BlueField之外,Nvidia在4月GTC大會期間,也發表了一款融合式加速卡,稱為BlueField-2 A100,裡面包含了BlueField-2 DPU與Nvidia A100 GPU,而在軟體搭配的部分,主要是Nvidia用於5G vRAN加速場域的軟體開發套件Aerial,以這樣的軟硬體組合,協同富士通、 Google Cloud、Mavenir、Radisys、Wind River等廠商,共同建構一套名為AI-on-5G的平臺,提供5T-for-5G(Time-Triggered Transmission Technology for Telco)的解決方案。

BlueField-2 A100的出現,也讓我們想到2020年5月提到的EGX A100,以及10月介紹的BlueField-2X,這類融合SmartNIC與GPU的產品,為何沒有相關消息,也沒出現在今年GTC大會主題演講展示的DPU發展藍圖?甚至在黃仁勳介紹EGX平臺的簡報畫面中,還出現一款名為Aerial A100的加速卡?

對此,我們詢問Nvidia,他們表示:「Bluefield-2 A100即是Aerial A100。另外,為了讓發展藍圖更清楚,我們移除了 BlueField-2X 系列產品,但仍持續提供聚合卡。例如,Jensen宣布用於EGX的BlueField-A100聚合接合器。」

產品資訊

Nvidia BlueField-2 DPU
●原廠:Nvidia
●建議售價:廠商未提供
●產品區分:BlueField-2 DPU、BlueField DPU Controller
●網路介面:乙太網路提供雙埠10/25/50/100Gb/s或單埠200Gb/s,接頭為SFP56或QSFP56;InfiniBand提供雙埠EDR / HDR100(100Gb/s)或單埠HDR(200Gb/s) ,接頭為QSFP56
●I/O介面:PCIe 4.0 x8/x16
●搭配處理器與記憶體:8顆Armv8 A72核心,8GB/16GB/32GB DDR4
●外形:乙太網路產品為半高半長、全高半長,InfiniBand產品為全高半長

【註:規格與價格由廠商提供,因時有異動,正確資訊請洽廠商】

 

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Amazon Redshift機器學習功能正式推出

現在用戶可以直接在AWS雲端資料倉儲Amazon Redshift中,以SQL指令創建機器學習模型。這項稱作的功能,讓用戶可以使用SQL語法,查詢訓練資料以及指定預測的輸出值,不需要麻煩地人工移動資料,就能快速啟動機器學習模型訓練流程。現在Redshift ML已經在美東、美西、歐洲和南美上線,而亞太則在香港、東京與雪梨地區提供。

Amazon Redshift是AWS的雲端資料倉儲服務,供用戶以SQL跨資料倉儲、營運資料庫和資料湖等EB級儲存,對結構化和半結構化資料進行查詢,AWS提到,當用戶要使用這些資料,訓練機器學習模型時,需要將資料從Amazon Redshift匯出到物件儲存S3儲存桶中,並且配置像是Amazon SageMaker服務,來啟動機器學習訓練流程,這個過程繁瑣且需要多項技能,通常要集結多人才能完成。

為了簡化使用Amazon Redshift資料,進行機器學習運算的麻煩,AWS在Redshift加入機器學習功能,供用戶直接從Redshift叢集創建、訓練和部署機器學習模型,透過SQL指令創建模型後,Redshift ML會自動將資料從Redshift匯出至S3儲存桶,並且呼叫SageMaker Autopilot來準備資料,進行預處理和特徵工程。接著會選擇適當的預建置演算法,並在資料上使用該演算法以訓練模型,當然,用戶也能選擇使用特定的演算法。

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如何利用一般常見的「L型資料夾」達到廣告宣傳效果?

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什麼是POGOPIN?

POGOPIN是一種應用於手機等電子產品中的精密連接器,廣泛應用於半導體設備中,起連接作用。

Redshift ML功能自動處理了Redshift、S3和SageMaker之間的所有交互操作,包括訓練和編譯牽涉到的所有步驟。在模型訓練完成後,Redshift ML還會使用SageMaker Neo來最佳化模型進行部署,並且以SQL函式的形式,來提供機器學習運算,因此用戶就能夠使用SQL函式,將機器學習模型用於查詢、報告和儀表板上的資料。

另外,用戶可以匯入SageMaker模型到Redshift叢集中,執行本地端推理,也能夠創建在既有SageMaker端點執行遠端推理的SQL函式,不過,在後者的模式,Redshift ML將會進行批次處理,以加速處理速度。

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