Facebook人工智能研究部门（FAIR）的负责人Yann LeCun宣布卸任，之后将担任Facebook首席人工智能科学家，保留对FAIR的研究方向的控制。同时，原工作将由新任负责人Jérôme Pesenti 接替，Facebook应用机器学习小组（AML）和Yann LeCun将同时向其汇报。而Jérôme Pesenti 将直接向Facebook CTO汇报。
info: J. Yao et al., “Edge-Cloud Polarization and Collaboration: A Comprehensive Survey for AI,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng., pp. 1–1, 2022, doi: 10.1109/TKDE.2022.3178211.
2016年初，京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点；今年11.11，京东印尼站当天单量同比增长845%，连续三年保持超高速增长。
今天和大家聊聊并发。 虽然搞了多年 Java，可许多朋友一提到“并发”就头疼： 为什么我已经学习了很多相关技术，可还是搞不定并发编程？ 小公司根本遇不到并发问题，高并发经验该怎么积累？平时该怎么学习？ 昨天面试又卡在并发问题上了，并发编程难道已经成为大厂必备的敲门砖了吗？ 有这些困惑很正常，因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点，它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力，而这些知识点看上去非常的零散、独立，可实则关联性又比较强，更为考验一个程序员的内功。 并发编程的优势是
作为推动 AI 应用大规模落地的关键力量，深度学习平台的重要性日益凸显。近年来，全球人工智能学术界以及产业界各研发主体陆续开源旗下自主研发深度学习技术，搭建人工智能开放平台，推动人工智能产业生态的建立。 据 2021 年 IDC 报告显示，中国首个自主研发、开源开放的产业级深度学习平台百度飞桨，在中国深度学习平台市场综合份额位列第一。以飞桨为代表的深度学习平台正在发展成为更适合产业需求、更受中国开发者欢迎的 AI 新型基础设施。 11 月 30 日，由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办的 WAVE S
人工智能（AI）正推动着科技创新的下一波浪潮，而数据则是其动力源。因此，在你的AI实现中，数据处理可以说是其中最重要的部分之一，特别是在分布式和经常断开连接的环境中，这在物联网（IoT）应用中非常常见。
来自：开源中国 https://my.oschina.net/editorial-story/blog/1552089 摘要: 领先的研究和咨询公司Gartner最近分享了2018年值得关注的十大技术趋势，作为互联网人的我们不妨关注一下。 技术正在逐渐改变我们生活和工作的方式，在过去的十年里，这种变化的速度更是急剧上升，因此我们更需要紧跟步伐，做出明智的决定，而且随着 AI、IoT 以及沉浸式体验等领域的不断发展，开发者应和这些具有高潜力的技术保持密切的联系。 领先的研究和咨询公司 Gartner 最近
SuperEdge开发者、腾讯云容器产品中心边缘计算团队、腾讯开源生态管理协会 SuperEdge 进入 CNCF 沙箱 2021 年 9 月 14 日，云原生分布式边缘容器系统 SuperEdge 通过了全球顶级开源基金会 CNCF 技术监督委员会的评定正式成为 CNCF 沙箱项目。后续该项目代码、文档、官网等内容的所有权将正式转交给 CNCF 基金会进行托管。这不仅意味着 SuperEdge 得到了云原生开源社区的认可，也标志着该项目与其背后的所有商业公司完全解耦，为原生的 Kubernetes 在边
导语 | 从万物互联到万物智联的转向升级中，边缘计算与物联网的结合备受关注。本文由腾讯云边缘计算高级产品经理彭超在 Techo TVP 开发者峰会“「物」所不在，「联」动未来——从万物互联到万物智联”上的演讲《边缘计算：AIoT的下一个爆发点》整理而成，向大家普及边缘计算这项新兴技术，并深入分析边缘计算如何助力万物智联。 点击可观看精彩演讲视频 一、边缘计算的概述 这个章节主要给大家介绍边缘计算的概念及腾讯云在边缘计算赛道的思考和方向。 如上图所示，这是边缘计算的整体架构，最左侧是生产端设备，最
这个9月，AI芯片独角兽地平线发布了自诩最强边缘 AI 芯片地平线「旭日3」，一时间引起轰动。相比第二代芯片，「旭日3」的AI性能上得到很大提升，只需在 2.5W 的功耗下，能够达到等效 5TOPS 的标准算力。尤其是对应高端市场的旭日3M，有更强大的编解码能力，强大的ISP效果令其极具竞争力。
近日，高通技术公司正式发布白皮书《混合 AI 是 AI 的未来》。高通在白皮书中提到，随着生成式 AI 正以前所未有的速度发展以及计算需求的日益增长，AI 处理必须分布在云端和终端进行，才能实现 AI 的规模化扩展并发挥其最大潜能——正如传统计算从大型主机和瘦客户端演变为当前云端和边缘终端相结合的模式。与仅在云端进行处理不同，混合 AI 架构在云端和边缘终端之间分配并协调 AI 工作负载。 云端和边缘终端如智能手机、 汽车、个人电脑和物联网终端协同工作，能够实现更强大、更高效且高度优化的 AI。
本文将探讨GPU开发实践，重点关注使用GPU的AI技术场景应用与开发实践。首先介绍了GPU云服务器在AIGC和工业元宇宙中的重要作用，然后深入讨论了GPU在AI绘画、语音合成等场景的应用以及如何有效地利用GPU进行加速。最后，总结了GPU并行执行能力的优势，如提高算力利用率和算法效率，卷积方式处理效率更高，现场分层分级匹配算法计算和交互，超配线程掩盖实验差距，以及tensor core增加算力峰值等。
7月27日，云+社区技术沙龙第24期“物联网技术与应用”圆满落幕。本期沙龙特邀请腾讯云技术专家对腾讯云全栈物联网产品进行了深度揭秘，针对腾讯云IoT全栈产品中的IoT平台、边缘计算、物联网安全、物联网操作系统、AIoT这五个产品进行全面的技术剖析和满满干货分享。下面是邓煜平老师关于如何快速构建边缘AI能力，云边协同对接，以及基于边缘AI能力的实践案例的分享。
众所周知深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。 然而随着时代发展，人们更加关注深度神经网络的实际应用性能，人工智能技术的一个趋势是在边缘端平台上部署高性能的神经网络模型，并能在真实场景中实时(>30帧)运行。 如移动端/嵌入式设备，这些平台的特点是内存资源少，处理器性能不高，功耗受限，这使得目前精度最高的模型根本无法在这些平台进行部署和达到实时运行。 由于存储空间和算力资源限制，神经网络模型在移动设备和嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。
当今，数字化浪潮席卷全球，数字经济正在成为全球可持续增长的引擎。据 IDC 预测，到 2023 年，数字经济产值将占到全球 GDP 的 62%，全球进入数字经济时代。 愈加复杂的数据挑战 在中国，数字经济加速发展，以 2020 年为例，数字经济是 GDP 增速的 3 倍多。为促进数字经济更好更快发展，国家一方面提出加快培育数据要素市场，激活数据要素潜能，聚焦数据价值释放；另一方面，出台了《数据安全法》和《个人信息保护法》，满足数字经济时代和社会发展的迫切需求，为数据安全保障和个人权益保护奠定基础。 在 5G
摘要：过去一年，随着人工智能在各个行业的逐步落地，AI芯片的发展路径逐渐明朗。在行业走过野蛮生长，开始加速落地、加速整合的过程中，也有更多的AI芯片公司也开始走出属于自己的差异化路线。
在数字创新不断变化的领域中，作为开发者，你可能会感到自己处于一场永无止境的竞赛之中，面临着挑战和机遇的旋风。开发产品的压力、保持竞争力、跟上用户期望的演变，这些都可能让你感到不堪重负。
NVIDIA不按套路出牌，取消了之前规划的车端芯片Orin的继任者Atlan，而让雷神重磅出场，其性能相当剽悍，单颗性能达到2,000 TOPS(FP8)是当前SOC orin的8倍。而Atlan规划是1000 TOPS(INT8).也让其他玩家慌得一比。另外一个玩家Qualcommon在随后的“汽车投资者日“上表示其推出了”业界首个集成式汽车超算SOC"Snapdragon Ride Flex.然而并没有宣布其计算能力。
近日，经 LF Edge 委员会投票决议，EMQ 旗下的开源项目 EMQ X Kuiper（以下简称 Kuiper）作为「Stage 1 - At Large」正式加入 LF Edge 基金会。
元宇宙，实时互动RTI技术 Topic 《元宇宙场景下的实时互动RTI技术能力构建》 许明龙 ZEGO即构科技 解决方案开发专家 元宇宙作为当前热门话题，引发各厂商纷纷布局，实时互动作为搭建元宇宙场景的底层技术分支，是不可或缺的关键技术，如何在短时间内高效、迅速的获取实时互动 RTI 技术能力，是占领市场的关键动作之一。 本次分享我们将展示 ZEGO 即构科技在实时互动 RTI 领域的最新研发成果，再结合具体实践案例，聊聊包括虚拟人、元宇宙场景状态同步、大规模连麦等热门技术。 1. 元宇宙技术能力布局
2021年7月 VOL:15 腾小云告诉你最前线的产品新特性， 总有一款让你心动～ 云说新品 容器产品新特性 7月上新 腾讯云边缘服务TKE@Edge 从中心云管理边缘云资源的容器系统 边缘容器服务（Tencent Kubernetes Engine for Edge，简称 TKE Edge）是腾讯云容器服务推出的用于从中心云管理边缘云资源的容器系统。 7月23日，SuperEdge v0.5.0 正式发版，带来的功能包括： 1) 集成kube-vip，作为集群默认的Master高可用
导语 | 中心云计算正如火如荼竞争着，边缘云竞争又开始了。本文主要内容是介绍掌握业务上云必备知识云计算及服务模式；以及基于边缘计算“云-边-端”的框架，理解软硬一体解决方案；再结合在自动驾驶场景下的交付落地，了解“边缘计算+5G+AI”能做什么。 引言 （一）云计算定义 云计算的概念是Google CEO埃里克于2006年提出的，同年AWS成立云计算落地。根据美国国家标准与技术研究院NIST定义，云计算是一种按需使用，按量付费的服务模式，提供可用的、便捷的、按需的网络访问，可配置的计算资源共享池。 （二）服
突如其来的新冠肺炎大流行打乱了众多公司的产品发布计划，比如本该在今年3月英伟达（NVIDIA）GTC 2020上发布的安培（Ampere）架构曝光多次却一直未发布。今天，英伟达CEO黄仁勋发布了英伟达新一代GPU架构安培，并带来了基于安培架构GPU A100的DGX-A100 AI系统和面向边缘AI计算的EGX A100。
2021年8月 VOL:16 腾小云告诉你最前线的产品新特性 总有一款让你心动～ 云说新品 容器产品新特性 8月上新 腾讯云边缘服务TKE@Edge 从中心云管理边缘云资源的容器系统 边缘容器服务（Tencent Kubernetes Engine for Edge，简称 TKE Edge）是腾讯云容器服务推出的用于从中心云管理边缘云资源的容器系统。 ServiceGroup功能增强：DeploymentGrid 支持查看和管理实例，支持对分布在不同地域的应用
SuperEdge 开发者团队 SuperEdge 是基于原生 Kubernetes 的分布式边缘云容器管理系统，由腾讯云牵头，联合英特尔、VMware 威睿、虎牙、寒武纪、美团、首都在线等多家厂商在2020年12月共同发起的边缘计算开源项目，旨在将把 Kubernetes 强大的容器管理能力无缝的扩展到边缘计算和分布式资源管理的场景中，为边缘 IoT，边缘 AI，边缘智慧行业等赋能，推动物联网和数字化的落地。目前已经成为 CNCF Sandbox 项目，由 CNCF 基金会进行托管。 SuperEdge
曾经很长一段时间里，业界都在谈论是否有必要设立AI基准测试。如今看来，随着人工智能对于算力的强烈渴求，如何发挥AI最大潜能、赋能数字化转型正成为全行业最大挑战，以 MLPerf™ 为代表的AI基准测试的价值则愈发凸显，在推动AI软硬件发展、AI系统落地等方面发挥着重要作用。
变化的背景在于，5G和物联网潮流下，成百上千万的机器和设备正首次接入互联网：在工业领域，工程师需要实时了解工厂、矿区的运营情况；在智慧城市领域，更多的联网设备正带来智能高效的城市管理手段；在智能网联汽车领域，如火如荼的自动驾驶潮流，正进一步推动绿色、便捷出行成为可能。
众所周知，深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。 随着不同场景的需求变得更加多样，越来越多的IoT设备和场景需要与数据采集点以最接近的低时延来进行决策和操作；另外IoT物联设备生成的数据量通常很大，由于运营成本、时间和隐私方面的考虑，移动和存储所有生成的数据不太可行。 AI技术的一个趋势是在设备端上部署高性能的神经网络模型，并在真实场景中实时运行。如移动端/嵌入式设备，这些设备的特点是内存资源少，处理器性能不高，功耗受限，这使得目前精度最高的模型根本
11 月 13 日至 14 日，中国计算机协会（CCF）主办的全国开放式分布与并行计算学术年会（DPCS 2021）圆满落下帷幕。DPCS 2021 旨在为分布式计算与系统相关领域研究者、开发者和用户提供一个学术交流和展示成果的平台。会议内容涵盖开放环境下的分布式处理和并行计算模型、数据中心网络与大数据、分布式边缘智能、边缘计算、算力网络、区块链、新型分布式系统与应用等。
2022年3月 VOL:23 腾小云告诉你最前线的产品新特性， 总有一款让你心动～ 云说新品 容器产品新特性3月上新 腾讯云弹性容器服务EKS 安全稳定的无服务器 Kubernetes 服务 弹性容器服务（Elastic Kubernetes Service，EKS）是腾讯云容器服务推出的无须用户购买节点即可部署工作负载的服务模式。 EKS 支持 HPC 组件 EKS 镜像缓存支持自定义延期销毁 CBS 盘 EKS 资源创建时若当前规格无资源，则支持资源自动升配重试 新增预留券资源概览，
随着物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术在工业领域的应用，正在给传统制造业带来全面的变革。边缘计算设备被广泛应用到工业4.0的实施中，NVIDIA 的Jetson嵌入式解决方案为边缘计算产品提供了强大的计算能力，使得终端产品的智能化成为可能。来自终端的智能化将帮助工厂处理掉一些过去不能解决的问题，例如数据的整理、保存和快速分析判断。这种方式可以加快处理速度并增强数据分析的能力，从而满足工业用户对于时效性的需求。
在本周于拉斯维加斯举行的.conf23活动中，Splunk在其安全性和可观测性解决方案组合中推出了一系列新的AI驱动的工具。
大会首日，微软集中火力大谈人工智能、云计算、物联网、AR等技术。在今天的Build大会上，微软宣布目前已有超过7亿台设备运行Windows 10系统。去年这个数字为5亿。Office 365目前每个月有1.35亿活跃的商业用户，去年为1.2亿。
2020年9月5日，由雷锋网 & AI 掘金志主办的第三届中国人工智能安防峰会，在杭州正式召开。
7月4日，在2019百度AI开发者大会上，百度携手三大运营商、浪潮、英特尔等联合发布了百度AI边缘计算行动计划和《AI边缘计算技术白皮书》，白皮书系统阐述了5G时代边缘计算与AI结合的广阔应用场景，以及技术策略。本文为白皮书的第一部分“边缘计算的总体思考”。
人工智能模型的复杂度不断增加，对内存的需求也越来越大。深度学习的进一步发展需要解决内存限制问题，而当前的解决方案无法利用所有可用计算，业内人士逐渐意识到需要专用芯片来支持深度学习训练和推理。
随着企业和政府建立自己的新常态，5G和边缘计算对于提供许多行业（包括制造业，医疗保健，能源和公用事业等）所需的自动化，性能和认知洞察力必不可少。
机器之心报道 作者：杜伟 当今时代，AI 无处不在，对于企业来说更是如此。企业有时想要在混合云业务中加入 AI 功能，有时又想要发挥边缘计算的效用，但自身 AI 基础设施无法提供支持怎么办呢？英伟达新推出的面向企业的即时 AI 基础设施 AI LaunchPad 以及 20 年提出、现已全面上市的托管型边缘 AI 服务平台 Fleet Command 将加速其他企业的 AI 开发和部署，扩展他们的边缘 AI 服务。 随着从信息时代迈入智能时代，人工智能（AI）在这一过程中发挥着无可比拟的重要作用，成为当前和
腾讯云原生 腾讯云原生产品体系和架构已非常完善，涵盖了软件研发流程、计算资源、架构框架、数据存储和处理、安全等五大领域的多个场景。依托这些云原生产品，我们正在为不同行业、不同规模和不同发展阶段的数十万家客户提供云原生服务。 让用云“更简单” 在服务这些客户的同时，我们进一步明确了腾讯云原生的定位，就是成为企业数字化的助推器，让用云“更简单”。 企业用云的目的归根到底，还是在于利用云厂商在技术和资源这里的规模化效应，降低企业成本，提高企业的效率。 企业为什么要用云？企业用云之后，对企业有什么改变，产生了
边缘计算社区长期致力于推进边缘计算领域知识传播和生态发展建设。从2019年起每年年中发布 “边缘计算20强企业榜单” 。设立“边缘计算榜单”的目的是为了推动边缘计算行业的宣传和普及，让更多人有机会了解边缘计算行业的发展现状、优秀企业和创新产品，从而促进边缘计算行业更好的发展。
财联社|区块链日报6日讯 今日《元宇宙新鲜事》有：联想集团将重点发力边缘计算、云服务、元宇宙；元宇宙基础设施企业魔珐科技完成1.3亿美元融资；网石旗下元宇宙娱乐公司获现代汽车集团约8200万美元投资。
贾浩楠 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 36岁的联想，“转行”干起了服务业。 刚刚结束的联想Techworld 2020大会，第一日主题是“行业智能日”，只字未提人们熟悉的PC等个人电子消费品。 纵观整个大会日程，联想无时不在向外界传达：我们早已转型搞起了服务业。 联想要服务的，是工业互联网、5G、企业AI方案； 而服务的具体内容，总结一下，是以联想优势的边缘AI技术为基础，帮助企业再生产中实现5G、AI、物联网的高效融合。 对了，“行业智能日”还有一款亮点硬件设备，那就是首次亮相的
近日，由开放原子开源基金会与 Linux 基金会亚太区联合开源中国共同举办的“全球开源技术峰会 GOTC 2021”圆满落幕，来自腾讯云的开源技术专家带来了多个领域的前沿开源技术干货分享。 本届峰会汇聚了国内外顶级开源厂商、开源基金会负责人和开源社区成员，吸引了全国数千名开源爱好者参会，共话中国开源生态的发展趋势。 在 AI 领域，腾讯云高级工程师、Kubeflow 社区联席主席高策分享了公有云上构建云原生 AI 平台的探索与实践，并分析了开源社区和业界的趋势，以及自己对云原生 AI 未来发展方向的看
随着物联网、大数据、人工智能、5G 等信息技术的快速发展，云计算已经无法满足机器人、智能家居、无人驾驶、VR/AR、新媒体、智能安防、远程医疗、可穿戴设备、智能制造等场景对低延迟的高要求。根据国际调研机构 Gartner 公司的报告，到 2022 年，超过一半的企业数据将在传统数据中心和云平台之外的边缘产生和处理，目前约为 10%。边缘计算的兴起帮助企业近乎实时地分析信息，并围绕物联网 (IoT) 设备和数据创造新的价值。
人工智能（AI）的发展是一个从学术研究、行业验证、商业落地、行业平台到智能生态的一层层深入过程，这也是人工智能理想的发展阶段。人工智能的重要性无需赘述，对AI学习对我们来说同样重要，但是如何学习人工智能呢？
当前时点，AI大模型已经站在了从“玩具”向“工具”快速演化的关键迭代期。如何让大模型渗透进入各类垂直场景，如何更低成本的使用大模型，如何让更多场景与用户接触AI，成为了发展的下一个重点。
==== 技术商业观察er ==== we are new observer Observation, we are professional observers, we always look
利用视频监控的AI智能分析技术，可以让视频监控发挥更大的作用，成为管理者的重要决策工具。近年来，基于视频监控的AI分析算法取得了巨大的发展，并在各种智慧化项目中得到了广泛应用，为客户提供更智能化的解决方案。
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