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彩票365下载:去京东他们家直接刷脸,看懂英特

来源:http://www.aysygc.com 作者:彩票365下载 时间:2019-08-14 22:52

当然有,京东选择了更神奇的方法:选好商品后,你可以把它们挨个放在智能结算台上,其中有集成摄像头,借助京东这些年积累的实拍数据,利用图像识别技术完成结算,当你走出结算通道后,人脸识别、智能摄像头等技术就会自动完成付款啦。

马子雅表示,未来英特尔将重点关注以下三大新兴趋势:

BigDL 是什么?

智东西7月11日消息,英特尔人工智能大会深圳站在深圳举行,现场分享了英特尔的AI战略,并详解英特尔的硬件 软件 生态活动组合。

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AI 技术正在扮演着非常重要的角色,并在推动业务差异化方面发挥关键作用。越来越多企业开始把人工智能解决方案实际投入到生产中,虽然很多企业目前还属于正在部署或者刚刚部署人工智能的状态,但对人工智能第一阶段落地的投入通常都已经具备一定规模,并且在提高资源使用效率、改善实际业务成果上初具成效。因此,对于未来人工智能实际的部署落地,马子雅持非常正面的态度。

BigDL 库支持 Spark 1.5、1.6 和 2.0,并且允许将深度学习嵌入到已有的基于 Spark 的程序中。其中包含了将 Spark RDD(Resilient Distributed Datasets,弹性分布式数据集)转换成 BigDL 定义的 Dataset 的方法,并且也可以直接运用到 Spark ML Pipelines 上。

对于特殊的应用场景,英特尔提供面向自动驾驶的Mobileye、面向低功耗视频图像分析的Movidius VPU、面向延时性要求高的FPGA系列产品。

“AI时代的摩尔定律非常高,在数据和模型复杂度方面,每两年就有量子级的提高。此背景下,专用处理器是必经之路。”欧阳剑还介绍,过去的百度一直在探索一条适合自己发展的AI处理器的路。2011年左右,在做GE FPGA的架构器;2013年,在FPGA基础上诞生了性能AI处理器;2017年,基于FPGA架构的AI处理器具备了CT tops性能,并有了1000 片FPGA的部署规模。同年,百度提出了XPU的架构,该架构是普适的AI计算架构,可用在云端、自动驾驶、边缘计算,具有很高的计算能力、高通用性、灵活性;2018年,百度发布了“昆仑”,其性能比之前提高了30倍。

彩票365下载,2018年1月,亚马逊在西雅图的无人超市对外营业,吸引北美媒体和市民众多眼球。不过他们不知道,2017年10月,中国的在线零售巨头京东的无人商店和无人超市已经对外开放了。更有趣的是,在京东的无人商店和无人超市里,当你选好自己要买的东西之后,只需“刷脸”就能完成支付过程,钱包什么的,完全不用拿出来啦。

以业界广泛使用的大数据框架 Apache Spark 为例,英特尔一直是 Spark 开源社区的活跃贡献者。在围绕 Spark 的大数据分析技术,比如实时流式分析、高级图分析、机器学习等方面,英特尔高级首席工程师、大数据技术全球 CTO 戴金权所领导的团队始终处在业界领先地位。他们为很多大型互联网公司提供了大数据分析的技术支持。比如 2012 年,戴金权团队帮助优酷使用 Spark 做分布式的大数据分析,使得其图分析的效率提高了 13 倍以上。他们还帮助腾讯在 Spark 上构建大规模稀疏机器学习模型,将模型规模的量级提高了十倍以上,模型的训练速度提高了四倍以上。

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生态方面,培育生态系统并推动其发展,包括培养新兴用例、吸引和培养顶尖人才,并引领AI发展前沿。

寒武纪副总裁钱诚表示,目前在云端做智能处理要解决的问题最终可以归结为能效比的瓶颈问题,已有的ASIC、ASIP、FPGA、GPU、CPU的能效大约集中在每秒100-1000亿次能效比区间,再往上非常困难。

家门口刷脸购物不是梦

近年来,互联网数据飞速增长,据英特尔统计:目前全球有超过一半的数据是在过去两年内产生的,而这其中只有不到 2% 是真正经过分析并产生价值的。英特尔近日在全球多地召开的发布会上推出了一系列以数据为中心的产品组合,包括第二代至强可扩展处理器、傲腾数据中心内存和存储解决方案、Agilex FPGA、以太网 800 适配器。正是为了应对数据激增的变化,英特尔为数据传输、存储、计算和处理提供了一套完整的解决方案。而在这套解决方案里,硬件并非全部。

为什么选择 BigDL?

AI软件是英特尔近些年重点优化之处,从机器学习到深度学习,英特尔为开发者提供任意AI实现方式。

中国半导体行业协会IC设计分会理事长、清华大学微纳电子系魏少军教授表示,当前的AI服务基本都在云上,很少出现在其他地方,其原因在于先驱者们在云上做了大量工作,这些工作包括:智慧家庭、图像认知、智慧医疗、AI翻译等。

在大数据分析领域,Apache Spark项目已经成为事实上的标准。该项目起始于加州大学伯克利分校,几个创始人后来成立了Databricks公司,成立五年来,专门提供大数据分析服务。在分布式机器学习领域,他们也选择了 BigDL 项目,与本身的原生Spark技术集成,提升Spark在模型训练,预测和调优方面的表现。

Analytics Zoo 如今也已经演进到了 0.4.0 版本,为了优化 Analytics Zoo 在英特尔服务器上的性能表现,开发团队添加了 OpenVINO 支持能力,以加快深度学习模型的推理速度;并增加了对 OPtane DC 持久内存的支持,以改善训练性能。

为了进行模型训练,BigDL 应用了一个同步小批量随机梯度下降(synchronous mini-batch SGD),该过程在跨多个执行器(executor)的单个 Spark 任务中执行。每一个执行器都执行一个多线程引擎并处理一部分微批量数据(micro-batch data)。在当前的版本中,所有的训练和验证数据都会加载到内存(memory)中。

比如今年4月英特尔新发布的第二代至强可扩展处理器,对INT8卷积进一步提升,最新Cascade至强CPU相比上一代CPU理论性能提升3倍。

Chris Nicol:将助力AI从数据中心到边缘设备

《福布斯》专门撰文报道:京东希望使用当今最先进的技术创新开发新的解决方案,创建面向未来的零售运营体系;京东正在推动人工智能、大数据和机器人技术的发展,为第四次工业革命建立零售业的基础设施。到那一天,你在家门口的便利店和超市里面就能直接刷脸买东西啦。

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BigDL 是用 Scala 实现的,并且模仿了 Torch。类似于 Torch,它也提供了一个 Tensor 类,其使用了 Intel MKL 库进行计算。Intel MKL 是英特尔的数学核心函数库(Math Kernel Library)的缩写,其中包含了一系列为计算优化过的历程,其中包括 FFT(快速傅立叶变换)和矩阵乘法等等,这些计算在深度学习模型训练中有广泛的应用。另外受到 Torch 的 nn 包( 借鉴了 Torch,提出了 Module 的概念,用于表示单个神经网络层、Table 和 Criterion。

软件方面,塑造开源软件堆栈,在行业竞争中取胜,包括优化客户软件(比如优化TensorFlow等深度学习框架)、构建统一的API和向开发人员宣传。

最后,Andrew强调,PowerVR的处理速度是移动CPU的100 倍。Imagination PowerVR 3NX IP的单核设计支持0.6-10Tops的计算性能,通过多核结构最多提供高达160Tops的计算性能,可以满足对算力要求的汽车领域的需求。

京东公司成立二十年,在线商城已经运行了十四年。这么多年下来,京东积累了一个庞大的在售产品目录,产品图像多达数亿张。它们都保存在分布式大数据存储库 Apache HBase中,用Hadoop框架加以处理。为了满足客户在各种场景下的不同需求,京东希望可以匹配、提取不同产品图像中的特征。比如,客户逛街时发现一款自己喜欢的咖啡杯,只要拍下来,京东就可以根据照片为客户找到满足他要求的咖啡杯。对于京东自己来说,还可以利用图像识别和匹配功能,与其他网站上的产品进行匹配,京东就可以调整自己的定价策略,强化自己的竞争力。此外,京东还对外提供公共云服务,类似功能还可以提供给公共云的客户,帮助他们开发符合自己需求的全新图像分析应用云平台。现在,在京东对外开放的技术能力中,“图片质量检测”和“以图搜图”功能已经可以对外提供给其他开发团队使用了。

在采访中,马子雅为我们解读了英特尔软硬件结合的全栈式人工智能解决方案,并重点分享了过去两年英特尔对外开源的重要项目 BigDL 和 Analytics Zoo 的最新变化和进展。马子雅表示,Spark 在英特尔的硬件上能够得到最好的优化,而 BigDL 和 Analytics Zoo 自开源以来得到了广泛关注,采用情况好于预期。加速人工智能落地,必须“软硬兼施”

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钱诚:寒武纪的目标是做到端云一体

在购物的整个过程中,结算环节是重点,更是难点。顾客选择的商品,品类多种多样,包装彼此不同,如何保证在尽量短的时间之内确定商品的具体品类和价格?除了扫描条码之外,还有其他方法吗?

Analytics Zoo 还囊括有大量经过预训练的深度学习模型(例如图像分析模型、文本处理模型、文本匹配模型、异常检测模型以及用于序列预测的序列到序列模型等);其拥有高级 API,能够简化应用程序开发流程;它还能够以非常简单的方式建立端到端分析 /AI 流水线并实现生产化,整个流水线能够在 Spark/Hadoop 集群之上实现扩展,从而进行分布式训练与推理,降低训练用基础设施的独立成本,同时节约训练基础设施与分析基础设施之间的集成开发成本。

BigDL 是一个用于 Apache Spark 的分布式深度学习库。使用 BigDL,用户可以像编写标准 Spark 程序一样编写深度学习应用,并且可以直接将其运行在已有的 Spark 或 Hadoop 集群上。BigDL 有哪些优点呢?

库这一层主要面向数据科学家,英特尔对CNTK、PaddlePaddle等主流框架优化,通过扩展、矢量化、利用所有内核、高效内存和缓存使用,通过下面的内核层将底层算力资源发挥出来。

为解决这个问题,现在业界的做法是主要集中在领域专用的架构。这个架构需要支持非常高的性能功耗比,采用的电路都是领域专用的。不过又要兼顾通用性,无法做到像CPU一样对所有计算具备强有力的加速,只适合在某一领域里对某一大类的算法做加速,这就是现在的领域专用架构。

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第二大痛点与 AI/ML 的生产落地有关。尽管当前市场对于 AI 技术抱有很大兴趣,但实施水平仍然相当低下。因此,需要考虑如何帮助客户真正有效地将路径查找或概念验证 AI 项目投入生产环境,从而根据需求构建起完整的 AI/ 分析流水线——包括高质量数据源整理、数据预处理与清洁、适当特征数据的选择与构建、适当模型的选择、模型超参数的优化、机器学习模型的后期处理、可视化以及部署等。这类解决方案要求数据工程师、数据科学家以及 IT 工程师共同参与并高效协作。

据介绍,在 Xeon 服务器上的测试表明,BigDL 相比于 Caffe、Torch 或 TensorFlow 等开源框架实现了显著的速度提升。其速度可与主流的 GPU 相媲美,而且 BigDL 也能扩展到多达数十个 Xeon 服务器。

面向应用程序开发人员,英特尔提供面向Analytics Zoo、OpenVINO深度学习部署推理等工具套件。

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初衷:填补大数据分析与 AI 结合的空白点

近日,英特尔开源了一个运行在 Apache Spark 上的分布式深度学习库 BigDL,其可以利用已有的 Spark 集群来运行深度学习计算,并且还能简化从 Hadoop 的大数据集的数据加载。

OpenVINO工具包是针对深度学习应用推理场景开发的开源工具,考虑到部署模型时框架来源不同、硬件平台多样的特点,提供模型优化器、推理引擎等统一软件工具,可无缝衔接上层软件和底层硬件。

最后,魏教授畅想了AI Chip 2.0的愿景以及实现路径。“AI Chip 0.5是非常早期的阶段,像Intel CPU、Nvidia GPU、AD的DSP,这些产品不是作为AI Chip而出现的;AI Chip 1.0包括Google的TPU、MIT Eyeriss、Nvidia SCNN、KAIST UNPU,这类产品专门为AI设计,是一种领域专用的东西或某种拓展。AI Chip 1.5开始探索通用性,像Tsing Micro Thinker、Wave Computing DPU都属于1.5,它们具备半通用、可重构、可配置的特性,也可能兼顾了两个内容;而AI Chip 2.0到今天为止还没有答案,也许是通用、自适应、具备智慧化的东西。”他说道。

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在工具层面,英特尔提供大量生产力工具,用以加速数据科学家与开发人员的 AI 开发进程。包括:英特尔深度学习 Studio、英特尔深度学习开发套件、英特尔 OpenVINO 工具包、英特尔 Movidius 软件开发套件等。

BigDL:在 Apache Spark 上的分布式深度学习

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Wave computing高级副总裁兼CTO Chris Nicol介绍了Wave研发的DPU。据了解,Wave的DPU芯片,可将软件接入到芯片,能存取外部内存上的数据信息。DPU芯片内部集成了大量Cluster,每个Cluster内包含8个DPU算术单元、16个处理元素和存储器。其中,处理单元用全局异步、局部同步设计实现,没有时钟信号,由数据流驱动。处理单元与CGRA可同时运行计算。

京东在基于英特尔至强处理器 E5-2650 v4 的服务器上运行 BigDL,完成深度学习提取图片特征过程。Big DL同时支持横向扩展,只要添加新的标准英特尔至强处理器服务器,就能够实现高效横向扩展,延展到数百乃至数千台服务器。京东使用了带有 1200 个逻辑内核的高度并行架构,大幅加快了从数据库中读取图像数据的流程,整体性能提高了 3.83 倍。性能的提升,也要归功于英特尔在核心算法层面的优化。BigDL 使用英特尔数学核心函数库MKL 和并行计算技术,充分发挥了至强处理器的性能。

马子雅, 现任英特尔公司架构图形与软件集团副总裁和数据分析技术总监,负责优化英特尔架构平台上的大数据解决方案,领导 Apache 社区的开源工作,并为英特尔客户带来最佳大数据分析体验。马子雅的团队与内部产品团队,开源社区,业界和学术界广泛合作,推动英特尔在大数据分析领域的 贡献。在 2018 年 全球 女性经济论坛上,马子雅被授予数据和分析领域近十年杰出女性(Women of the Decade in Data and Analytics)。她还是“大数据女性”论坛 (Women in Big Data forum) 的共同创始人。

  • 你想在数据存储(比如以 HDFS、HBase、Hive 等方式)于的同一个大数据(Hadoop/Spark)集群上进行大量数据的分析。
  • 你想为你的大数据(Spark)程序和/或工作流添加深度学习功能(不管是训练还是预测)。
  • 你想使用已有的 Hadoop/Spark 集群来运行你的深度学习应用,然后将其动态地共享给其它工作负载(如 ETL、数据仓库、特征工程、经典机器学习、图分析等等)。

英特尔AI学院提供大量材料、培训教程以及实验室案例,学生们可以在AI社区在线分享工业和学术案例,AI学院的学生们至少可获得4周免费使用AI DevCloud云开发环境的时间。

近日,在由智东西、AWE和极果共同主办的GTIC 2019全球AI芯片创新峰会上,来自中外的专家和企业家齐聚一堂,围绕“AI芯生态·产业新格局”主题做了精彩的演讲,国际电子商情记者摘取了个别演讲嘉宾的核心言论。

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