随着各大企业和研究机构在TensorFlow上训练越来越多的机器学习模型，项目的数据和计算能力需求正在急剧增加。在大部分情况下，模型是可以在单个或多 GPU 平台的服务器上运行的，但随着数据集的增大和训练时间的增长，有些时候训练需要一周甚至更长时间。因此，开发者们不得不寻求分布式训练的方法。 今天分享的内容包括分布式深度学习概述（深度学习模型、分布式计算框架、分布式训练目标），分布式TensorFlow、模型训练优化技术和分布式计算提升方法。
电脑的发展历史 电脑的学名叫计算机，电脑是用来做计算的。在古时候，人们最早使用的计算工具可能是手指，英文单词“digit”既有“数字”的意思，又有“手指“的意思。古人用石头打猎，所以还有可能是石头来辅助计算。 缺点：手指和石头太低效了 后来出现了”结绳 “记事。 缺点：结绳慢，绳子还有长度限制。 又不知过了多久，许多国家的人开始使用”筹码“来计数，最有名的就要数咱们中国商周时期出现的算筹了。古代的算筹实际上是一根根同样长短和粗细的小棍子，大约二百七十几枚为一束； 多用竹子制成，也有用木头、兽骨、象牙、金属等材料制成的。数学家祖冲之计算圆周率时使用的工具就是算筹。 算筹的缺点：使用算筹计算太麻烦了，很不方便——计算时需要慢慢摆放。
EDA是Electronic Design Automation的缩写，几十年来成为芯片设计模块、工具、流程的代称。从仿真、综合到版图，从前端到后端，从模拟到数字再到混合设计，以及工艺制造等，EDA工具涵盖了芯片设计、布线、验证和仿真等所有方面。 芯片的制造十分受制于EDA工具和设计流程，EDA的发展速度近十多年来越来越跟不上芯片设计规模和需求的快速增长。如何基于新的技术和平台，参考其它软件行业的发展过程，推动EDA工具和设计流程进入新的时代是当今芯片制造中一个容易被忽视的关键环节。 在2021世界半导体大会暨南京国际半导体博览会的第二天，国产EDA智能软件和系统创企芯华章针对芯片设计难、人才少、设计周期长、设计成本高企的问题，发布了《EDA 2.0白皮书》。芯华章科技董事长兼CEO王礼宾相信，智能化的EDA 2.0时代，会使设计芯片像开发程序那样简单，制造芯片像搭积木那样灵活。 本期的智能内参，我们推荐芯华章的报告《EDA2.0白皮书》， 从EDA1.0的发展历程、现阶段问题与挑战分析，给出芯片EDA2.0未来发展的三大路径。
什么是可解释性。由于可解释性人工智能、机器学习、神经网络等方兴未艾，可解释性的定义依旧没有准确的确定。目前较为受到认可的解释应该论文[1]提供解释Interpretability as the ability to explainorto present in understandable terms to a human，翻译过来的意识就是：可解释性是一种以人类认识的语言（术语）给人类提供解释的能力。
由于现有半导体微电子技术物理极限的原因，传统计算机的发展渐渐接近其极限，而具有强大并行处理能力的量子计算技术的发展随之成为现实需求。然而，通常外部环境会对量子计算的基本单位量子比特产生干扰，产生量子衰减而导致计算错误。面临上述技术难题，全球出现了基于超低温超导材料、离子阱技术、微电子制造技术和通过量子纠缠来获取信息的四种技术实现路径之争。 如何建造一台大型容错的通用量子计算机并将其应用于完成实际任务，同时带来收益，具有很大的技术挑战性与风险。西安交通大学城市学院李联宁教授认为，从历史上看，一项技术的进步取决于对该技术投入的人力和资金的多少。当前，各经济发达国家对量子研究的投入持续增长，已开始进行国家层面的指数级投资。
中台是一种体系/生态/方法论，有标准和机制，解决顶层领域下各业务子域的高效协同和资源复用问题。中台建设强调企业级，IT部门与业务部门协同建设，各部门、各业务域是中台能力的使用方，同时也是中台能力的重要提供方。目前网上比较主流的中台定义和分类有如下三种: 业务中台: 指微服务业务平台，像常见交易中台、订单中心、营销中心。 数据中台: 通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。 技术中台: 如微服务框架、Devops平台、容器之类。
在单体应用中，一个组件调用其它组组件时，是通过语言级的方法或者函数调用，而一个基于微服务的应用是运行于多个服务器上的分布式系统，每个服务实例是一个典型的进程。所以，如下图显示的，服务必须通过内部进程交互机制（IPC）进行交互。
如何安全有效保护个人隐私已成为企业与网民非常关心的话题。对此,用户数已达4亿的网络安全厂商360,在保护隐私安全上一直走在前列,其中《360用户隐私保护白皮书》（以下简称“《白皮书》”）就是针对360旗下所有产品中有关用户隐私方面
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
随着AI技术的爆发式发展，AI技术正从锦上添花的辅助工具，演变为驱动企业业务创新与效率变革的关键力量。但在新一代AI应用的规模化落地过程中，企业也面临着更加复杂的挑战。其应用成果不仅依赖于单一的技术突破，更在于构建系统性、端到端的落地能力。本报告将从应用层、支撑层、基础设施层和组织层四个维度，对企业级AI应用落地中的关键问题展开研究，力求帮助企业将AI技术转化为实际的商业价值。
在“新型工业化”浪潮奔涌的今天，数字化转型已成为各行各业发展的必修课。如何精准、高效地推进转型，避免“走弯路”？
脑机接口技术涉及到对个人思想的直接访问。人们不仅可以窥探他人的思想，更可以直接对他人的思想和行为进行干预控制。甚至篡改记忆。
现代化产业体系的构建，不仅需要培育新兴产业，也离不开传统产业的全面升级。《建议》对传统产业转型提出了明确方向，主要包括以下四个方面:一是推动重点产业提质升级。《建议》指出需巩固提升矿业、冶金、化工、轻工
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