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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旋蓋封口機:這種封口機的成品封蓋事先加工出內螺紋,螺紋有單頭和多頭之分。藥瓶多用單頭螺紋,罐頭瓶多用多頭螺紋。該機是靠旋轉封蓋,而將其壓緊於容器口部。

影響示波器測試準確度的五大因素

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飲水機品牌迷思?有牌代表最好?錯! 了解用途才能買對!

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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常見的貨櫃種類?

金誠貨櫃屋尺寸均依國際標準組織ISO (International Standardization Organization) 認定標準,並區分成鐵貨櫃、冷凍貨櫃和特殊貨櫃三種類型。

真空封口機該不該買?使用心得分享

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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。

飲水機設備有哪些?

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如何將貨櫃屋變身活動展場空間?

金誠貨櫃屋設計,結合生活理念、發揮無限的創意及時尚的設計,顛覆以往「貨櫃」給人骯髒、簡陋、四方無聊的印象、打造出獨一無二的展示空間。

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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包裝設計實際上涵蓋了多種設計範疇,需要高度設計專業,以酒為例,酒瓶上的標籤設計是包裝設計的一種,需考量美觀與形塑產品特色提供充足資訊等,至於酒的外盒,提袋等,同樣是包裝設計的範疇,但更必須思考運送、保護、送禮、便利性與價值感等不同層面之問題。

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高價位跟低價位的示波器又有何差異?

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臉書開源可精確評估多對多翻譯模型的Flores-101資料集

臉書開源了,這是一個涵蓋101種語言的多對多評估資料集,可以用來測試並且改進多語言翻譯模型。

臉書最近發表了重要的語言模型M2M-100,能夠翻譯100種不同的語言,但是臉書提到,新的翻譯系統需要使用更為先進的工具進行測試。因此他們創建了FLORES-101,用來突破語言障礙,並且協助開發人員創建更多樣化的翻譯工具,臉書現正製作更加完整的FLORES-101資料集、技術報告和數個模型,供研究社群使用,以加速全球翻譯系統的發展。

之所以評估很重要,臉書解釋,這就像是烤蛋糕一樣,如果無法品嚐蛋糕,就無法知道優缺點,也就沒辦法在之後進行改進,而評估翻譯系統效能的道理相同。評估翻譯系統一直是人工智慧研究人員的挑戰,當無法良好地衡量或是比較翻譯系統的結果,就無法發展出更好的翻譯系統,臉書表示,人工智慧社群需要一個開放且易於取用的方法,來評估和測量多對多翻譯模型,並且方便地與其他模型進行比較。

過去這個工作很大程度仰賴英文翻譯,但這僅有英語使用者受益,不足以滿足需要準確翻譯區域語言的需求,像是在印度,憲法就承認了20種官方語言。為了解決這個問題,臉書創建了FLORES-101資料集,這個資料集主要針對低資源語言,像是蒙古語和烏都語等,這些語言目前都沒有可用於自然語言處理研究的大量資料集。

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貨櫃屋優勢特性有哪些?

由於貨櫃屋[可移動/施工快速/可組裝、堆疊(延展性高)/可回收/未來擴充便利]等特性,二手貨櫃屋已普遍被應用於展場活動、居家住宅、工業商辦上。

透過FLORES-101,研究人員首次可以利用10,100個不同語言方向,可靠地評估翻譯品質,像是從印地語到泰語或是史瓦希利語,臉書提到,他們從一開始在設計FLORES-101的時候,就考量到多對多翻譯,這個資料集包含所有語言相同的語句集,讓研究人員可以評估任何方向翻譯的效能。

FLORES-101資料集經過許多人工步驟製作而成,每個文件都由專業翻譯人員翻譯,再以人工編輯進行驗證,臉書還找人來檢查拼寫、語法、標點和格式,以控制翻譯的品質,並使用商業引擎的翻譯進行比較。之後由另一組不同的翻譯人員進行人工評估,找出包括不自然的翻譯和語法等錯誤,根據錯誤的嚴重程度重新翻譯。

除了要求翻譯品質之外,FLORES-101的特點包括針對低資源語言設計,在FLORES-101中有80%的語言都是低資源語言,而且翻譯的文字橫跨多個領域內容,有新聞、旅遊指南和不同主題的書籍。

FLORES-101的翻譯文字都是以文件為單位,臉書提到,機器翻譯的最新研究顯示,需要文件或是超過單一句子的翻譯資料集,藉由將上下文列入考量,才會使翻譯效果更好,而FLORES-101中翻譯文件中的多個相鄰句子,可以用來評估加入上下文考量的翻譯品質。另外,FLORES-101還提供了翻譯的後設資料,包括超連結、URL、圖像和文章標題等資訊。

臉書表示,FLORES-101是一個實現多對多模型評估的資料集,並且透過這個新的資料集,可以加速包括M2M-100等多語言翻譯模型的開發工作,尤其使得低資源語言的機器翻譯,能夠獲得更多的進展。

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AI趨勢周報第169期:KPMG全美950家企業AI大調查:人才是挑戰、多數還沒建好AI底層架構

圖片來源: 

KPMG報告截圖

重點新聞(0507~0514)

KPMG     企業AI大調查     底層架構  

KPMG全美950家企業AI大調查:培養人才仍是挑戰、多數還沒建好底層基礎架構

KPMG最近,發現企業擁抱AI時仍有AI人才不足、工具選擇和基礎架構不足的挑戰。這份調查於今年1月展開,針對全美950家來自製造、科技、金融、醫療、生命科學、零售和政府等領域的企業來詢問,這些企業年收必須超過10億美元,但醫療和生命科學除外,門檻為1億美元。

調查發現,高達9成受訪企業下功夫讓員工跟上AI趨勢、努力讓員工學習新AI技能,但對醫療和政府單位來說,分別只有8成和約7成的執行長做到這2點。不過,在這9成中,高達97%的製造業執行長稱自家員工大致具備AI所需的技能;調查也發現,比起經理等級的主管,上層CXO對自家人才的AI技能反而更樂觀。不過,KPMG指出,調查中仍有許多企業難以招募所需人才,來發展企業AI策略並實踐。

另一方面,調查也發現,企業還有2個技術挑戰,也就是找到合適的AI工具和平臺,以及建立發展AI所需的底層架構。針對第一點,KPMG解釋,這是因為市場變化快速,大部分企業擔心今天購買採用的工具,到明天又有更好更快的工具、平臺或API出現,這就造成投資錯誤,就連推動AI發展的科技業,也有6成執行長同意。

再來,許多企業尚未投資時間和金錢,來打造底層資料處理架構,甚至還有滿多企業未將IT系統上雲(比起老舊運算環境,雲更容易擴展AI、進入生產)。KPMG指出,這些企業不情願上雲的主因是,建立模型治理制度來保護資料太繁瑣,而且,整理這些資料來訓練模型、維護模型,也太耗費心力。

  Google     Transformer    MUM  

屢屢突破NLP天花板,Google發表比BERT強1,000倍的Transformer模型

Google在年度開發者大會上發表基於Transformer架構的NLP模型MUM,號稱比NLP里程碑模型BERT還要強上1,000倍,不只能理解語言,還能生成各種回答,更可一次讀懂文字和圖像。

Google近年屢屢突破NLP天花板,從2013年發表Word2vec演算法、靠著將文字轉換為向量提高精準度,再到2017年提出Transformer架構、發表NLP大型訓練模型BERT,一舉拿下各種測試的SOTA後,最近又一口氣發表可理解、可生成的模型MUM,以及可順暢進行開放式對話的LaMDA。

以MUM來說,Google一次用75種語言和多種任務來訓練MUM,來讓模型發展完整的理解力和世界知識,這是前幾代模型做不到的。再來,MUM是多模態模型,也就是說,它可一次理解語言和影像這2種型態的資料,而且,「未來還能理解音訊和影片,」Google強調。

但Google會怎麼運用MUM呢?Google解釋,由於MUM可理解文字和圖片,因此可同時分析網頁和圖片資訊,改善搜尋體驗。比如,使用者可拍一張登山靴照片,然後問Google:「我可以穿這雙靴子登富士山嗎?」這時,MUM會分析照片和問題、給出回答,甚至帶使用者到專門介紹登山裝備的部落格。

  對話模型     LaMDA     Transformer  

Google再推可聊各種話題的開放式對話模型LaMDA

Google在自家開發者大會I/O上,揭露一款基於Transformer架構的自然語言預訓練模型LaMDA,可順暢進行各種議題的開放式對話,打破傳統Chatbot的限制。

Google表示,有別於其他Transformer模型(如BERT、GPT-3),LaMDA用對話資料訓練而成,並用幾個特徵來確認輸入值是不是開放式對話,其一就是「有沒有道理」。在I/O上,Google就用LaMDA來模擬冥王星與紙飛機的對話,比如能回答「我知道你很好奇,儘管問吧」、「(你來冥王星的話)你會看到一個大峽谷和一些冰山」,比現有Chatbot表現要好。目前LaMDA仍處於研究階段,未來Google將用來改善搜尋服務和語音助理,就像用BERT來改善Google搜尋的內容品質那樣。

  OpenAI    新創基金       Azure  

1億美金支援還有專屬系統、Azure點數可以用!OpenAI推出AI新創基金專案

OpenAI近日啟動OpenAI新創基金專案,投資1億美元來扶植幾家「對世界有深遠、正面影響的AI新創」,特別是醫療、氣候變遷、教育和個人服務等能帶來變革的領域。

示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號,轉換為時間域上的曲線,原來不可見的電氣訊號,就此轉換為在二維平面上直觀可見光訊號,因此能夠分析電氣訊號的時域性質。

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哪裡買的到省力省空間,方便攜帶的購物推車

多功能爬梯購物推車/手推車/爬梯車/推車/購物車!

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這些基金由微軟等OpenAI的合作夥伴提供,並由OpenAI管理。獲選的新創不只能得到OpenAI團隊支援,還可使用OpenAI新系統,並獲得微軟Azure服務點數。OpenAI還有2個招募準則,一是歡迎採用他們API的新創,二是歡迎來自少數群體的創辦人。

  非監督式學習    語音辨識    轉錄資料  

不用轉錄資料就能自己學習、效能媲美監督式模型!臉書發表非監督式語音辨識模型

臉書發表一套非監督式語音辨識技術Wav2vec-U,不需把語音轉錄成文字資料,就能訓練模型。而且Wav2vec-U的效能,比幾年前用1,000小時轉錄語音資料訓練的監督式模型還要好。

臉書指出,目前語音辨識系統只對少數主流語言友善,這是因為,這些主流語言有大量的轉錄音訊資料,可用來訓練高品質的模型。但對其他語言、方言來說,就難以取得足夠資料。

因此臉書開發Wav2vec-U,結合k-平均演算法,能從未標記的音訊中學習語音結構,將語音分割出各對應的語音單元,因此不需要轉錄音訊資料。為學習辨識語音中的單詞,團隊利用GAN中的生成器產生音位序列,再透過鑑別器來判別相似度,直到生成器成功騙過鑑別器。後來,臉書也在Swahili和Tatar等小眾語言測試模型,並與其他模型比較。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%。

ML生命週期   ML平臺    MLOps  

如何有效管理ML生命周期?Google推出一站式ML平臺

Google在開發者大會I/O上,正式推出全託管機器學習平臺Vertex AI,由一系列Google內部所使用的機器學習工具組成,提供統一的UI和API來操作Google雲端服務,加速企業AI模型訓練、部署和維護。

Google指出,不少資料科學家採用拼接的ML解決方案和不順暢的開發流程,導致模型開發和實驗受阻,而Vertex AI可解決這個問題。Vertex AI包括原用於Google內部的AI工具,如電腦視覺、語言處理、對話和結構化資料等。

該平臺也提供一系列MLOps工具,強調不具專業ML經驗也可使用,像是可提高實驗速度的Vertex Vizie,和用來共享、重用ML功能的Vertex Feature Store,以及可加速生產環境模型部署的Vertex Experiments。Vertex AI也支援邊緣AI應用,Vertex ML Edge Manager讓用戶可使用自動化流程和API,在邊緣部署和監控模型。Vertex Model Monitoring、ML Metadata與Pipelines等,主打自助模型維護和可重複功能來簡化端到端ML工作流程。

Google Health    AI工具     網頁版  

皮膚有問題怎麼辦?Google今年要發表網頁版的皮膚病AI工具

Google Health開發一套可幫忙診斷皮膚病的AI,使用者只要用手機拍下患部,再回答相關資訊,這個AI工具就能分析可能的疾病。目前,這套AI已取得歐盟一級醫療裝置的CE認證,Google也準備在今年發表網頁版應用。

Google Health說明,每年Google搜尋數據中有10億次是關於皮膚、指甲和頭髮的問題,而且全球有20億民眾深受皮膚病之苦,卻沒有足夠的皮膚病專家。為緩解問題,Google開發這套模型,使用者只要拍攝和上傳有狀況的皮膚、頭髮或指甲等3個不同角度的照片,再回答如年紀、性別、種族、皮膚類型、狀況維持多久等問題,或提供其它症狀等資訊來縮小範圍,AI工具就會分析,從288種皮膚疾病中找出適合的幾種狀況供參考,並提供這些疾病的醫生見解、常見問題,以及網路上的相關照片。

圖片來源/KPMG、Google、臉書

 AI趨勢近期新聞 

1.微軟Power Apps嵌入GPT-3,把自然語言變成程式碼來開發應用

2. AWS ECS Anywhere正式GA!

資料來源:iThome整理,2021年5月

https://www.ithome.com.tw/news/144704

臭氧機的滅菌效果如何?

臭氧的性質活潑,是強力的氧化劑。臭氧的標準還原電位2.07比次氯酸1.49更高,而且臭氧不會產生致癌的三鹵甲烷類消毒副產物。臭氧不會殘留,會自動回復成氧氣是優良的消毒劑,因此臭氧像是優良的工匠,工作時很有效率,離開時也不拖泥帶水,收拾的乾乾淨淨,沒有殘留副產物。

重新改造貨櫃屋基礎設計有哪些呢

金誠貨櫃實業社能把原有貨櫃屋改裝成任何尺寸大小及多咖貨櫃合併,加裝流梯、櫃頂加蓋鐵皮屋頂、加裝鐵架等、除鏽噴漆,顏色皆依客戶指定。

(全省)堆高機租賃保養一覽表

由簡易堆高機修改而成,無需現場施工,交機即可使用!

買不起高檔茶葉,精緻包裝茶葉罐,也能撐場面!

鴻和興精密工業股份有限公司集合了製茶罐業各相關技術的專業人士,不論是在印刷上或在茶葉罐加工製造上都能夠給客戶一個專業上的技術服務與諮詢。

學裝修設計要多久 學室內設計學費大概要多少錢

我們知道現在是一個地產發展迅速的時代,就是因為這樣導致很多人想從事室內裝修這個行業,如果是零基礎想轉行室內設計,那麼還是要花上一些時間才行的。下面小編就來給大家介紹一下學裝修設計要多久及學室內設計學費大概要多少錢。

學裝修設計要多久

1、針對個人學習能力的不同,老師對於入門室內設計的小夥伴建議的學習時間是最少4個月左右。

2、對於室內設計的學習,即使是入門學習也需要涉及較廣的知識點。最基礎的軟件學習就包括PS、3Dmax、CAD、VRAY等,“工欲善其事,必先利其器”,熟練掌握這些室內設計基本製圖工具能大大提高設計效率。

3、室內設計的最終目的是完成項目,所以光學好這些軟件還不行,應多接觸實際的項目,這時你就會發現室內設計可不是個“紙上談兵”的工作,想要在實際生活中成功實現設計想法,還需要掌握裝修材料、預算報價、工藝結合、風水習俗、空間設計、人體工程等多方面的知識。

4、但是在學習別人成功案例的時候,切勿一味的模仿,而是去突破地學習。畢竟我們設計出來的作品是要經受市場的考驗和客戶的認可,作品就應與時俱進。

5、另外因為室內設計入行的門檻是很低的,以至於市場上室內設計師的質量參差不齊,還抱着“自己在家學會設計軟件就可以從事室內設計的工作”觀點的朋友最後堅持下來的並不多。

沙發工廠直營,價格優惠-好評推薦

外部材料:堅持使用業界第一品牌、台塑南亞乳膠皮(品質有保障)內部材料:高密度泡棉、S彈簧、進口皮帶、柳安木、透氣絲棉

想改變客廳裝潢風格嗎? 馬賽克拼貼打造溫馨鄉村風,教你如何運用馬賽克瓷磚自行DIY創作

在磁磚的世界裡它原本的意思為由各種顏色的小石子組成的圖案,現在則泛指5*5CM尺寸以下的磁磚拼貼。

浴室設計小心機,利用馬賽克瓷磚,放大你的浴室空間

好看的東西、一定看好,把〝藝術家庭化,家庭藝術化〞落實;提昇人們生活的品質,生命的品味,是我們致力追求的願景。

居家隱形鐵窗安裝施作經驗分享

隨著城市發展,各都會高樓林立,也造成小孩及老人墜樓的意外頻頻發生,新寶隱形鐵窗研發改良高科技產品隱形鐵窗、防墜窗,全部零主件均是『台灣在地生產製造』,品質可靠,用心及推薦提供良好居家安全。

學室內設計學費大概要多少錢

一般一年大概要15000元的,其中一年的學費是6000元左右。因為學室內設計要買的東西比較多。如果你是自己在外面報學習班,一般一學期凈學費都要3500元,要買的東西更多,其中坑人的收款也會很多!所以價格也會貴很多,一般一年要30000多吧!你也可以到室內設計的公司當學徒,一般不收錢費用,最多也是幾千元培訓費!以上價格來源於網絡,僅供參考,具體價格以購買時為準。

總結:關於學裝修設計要多久和學室內設計學費大概要多少錢相關內容就介紹到這,這個要根據實際情況來定,有的基礎好點的學起來就會比較容易一些。希望以上介紹對大家有所幫助。

 

什麼,裝修還用自己的錢?!齊家裝修分期,超低年利率3.55%起,最高可貸100萬。

https://zixun.jia.com/article/741382.html

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海島型木地板專業木作修繕團隊

實木地板為”天然”木材色澤,花紋以自然為主,請施工者自行分色,挑選後再行施工。

天然木皮與科技木皮差異?

多年以來,科彰一直致力於如何將天然木紋表現得更加自然生動、或是更加粗獷,讓設計者在使用木皮這項素材時,空間更能高度釋放出自然木的風味。

躍層樓梯禁忌有哪些 聰明人都不這樣做

我們知道樓梯的位置還是很關鍵的,如果沒有設計合理就是會影響到風水知識,所以在設計前一定要多去了解看看。下面小編就來給大家介紹一下躍層樓梯禁忌有哪些。

1、樓梯的位置,有認認為樓梯和房間不同,只是發揮通道的功能。其實,樓梯要知道它既是家中接氣與送氣的所在,可以說也是比較容易發生事故的地方,倘若弄錯設置方位,這樣就有可能會給家中帶來損害。樓梯的理想位置是靠牆而立,當樓梯迎大門而立時,為了避免樓上的人氣與財氣在開門時會沖門而出,可在梯級與大門對面之處,放一面凸鏡,以把氣能反射回屋內。設置樓梯時絕對要避免的主位是房屋的中心,在住宅的中央穿過的樓梯等於把家一分為二,可以說這樣做也是容易導致家中多口角,夫妻不和甚至離散,在風水中是不利的。家居樓梯一般有三種類型,一種是螺旋梯,一種是斜梯,一種是半途有轉彎平台的樓梯。相對於斜梯和半途有轉彎平台的樓梯來說,樓梯的第一個台階位置在房屋中心還無礙,如果到達樓梯盡頭的平台是房屋中心,就是大凶的格局。

2、樓梯布局好風水,這個時候就可以在樓梯擺放的位置上要特別注意,如果把樓梯設置在屋子中央,這樣做就是會顯得“喧賓奪主”,樓梯用來走人,人上上下下,令這個地方喧鬧不寧,不僅浪費了“穴眼”這一寶貴地帶,而且帶有“踐踏”的不敬意味,這樣也就不會給房屋的主人帶來好運。所以在設計樓梯時,好的設計師都會盡量做到不讓樓梯口正對着大門,可以採取的方法主要有三種:

1、正對着大門頂樓梯轉一個方向正對着大門頂樓梯轉一個方向,比如把樓梯的形狀設計成弧形,使得梯口反轉方向,背對大門。

2、把樓梯隱藏起來把樓梯隱藏起來,最好就隱藏在牆壁的後面,這個時候就可以使用兩面牆把樓梯夾住,這樣不僅沒有了“割斷氣場”之憂,而且倍增主人上下樓梯時的安全感,至於樓梯底下的空間,完全可設計成儲藏室或廁所。

了解海島型木地板是否會有潮濕變形疑慮?

結構為在木夾板表面貼實木皮,比實木地板穩定性高、不易變形翹起,「海島型木地板」名稱由來乃是此類地板非常適合灣溫濕多雨的海島型氣候。

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日復一日生活在冰冷的水泥建築中,高樓林立的都會叢林反映了時代的進步,卻少了一些人與自然溫度。室內設計公司習慣運用大量木材質感於室內空間上

3、用屏風在大門和樓梯之間放置一個,這樣做就是可以使“氣”能順着屏風而入家門。除了不宜正對大門口之外,在居家風水中,有關樓梯的另一個忌諱是將其設置在住宅的中心。因為房子的中央被稱作為“穴眼”,是“氣”的凝結點。

總結:關於躍層樓梯禁忌有哪些相關內容就介紹到這,在設計樓梯的時候一定要了解這些禁忌才行,如果已經設計好了以後,就可以使用以上這些方法來解決。希望以上介紹對大家有所幫助。

 

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從毛坯房到入住有哪些步驟 毛胚房裝修要注意什麼

裝修新房是一件很複雜的事,裝修需要很多步驟,特別是毛胚房裝修,那麼從毛坯房到入住有哪些步驟呢?我們一起來看看吧!

從毛坯房到入住有哪些步驟

1、明確裝修面積,了解牆面尺寸。

①需要明確裝修過程涉及的面積,如:貼磚面積、牆面漆面積、壁紙面積、地板面積等。

②明確牆面尺寸,比如:需要設計擺放傢具的牆面尺寸。

2、合理拆改,巧用空間。

主要包括拆牆、砌牆、鏟牆皮、拆暖氣等,拆改完的垃圾,要及時清理出去,保證室內清潔,也更利於方便施工。

3、優化管道外觀,加強裝飾效果。

通常衛浴間安裝的管道比較多,所以衛生間要優化管道外觀,其次,衛生間裝修還要防滑,確保乾燥。

4、地面實質裝飾。

地面在貼磚前,要買好地漏,做完防水、拉毛后,就準備貼磚。瓷磚鋪貼時需要泡水、陰乾。

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5、美化毛坯房牆壁,讓牆壁美起來。

貼壁紙比刷牆漆,效果要好很多,牆漆刷好后,油工會在需要貼壁紙的地方刷硝基漆,漆隔天就可以干透,然後就可以約師傅貼壁紙了。

毛胚房裝修要注意什麼

1、窗:現在的住宅都採用塑鋼窗並使用中空玻璃,在進行驗收時,我們要檢查每個房間的玻璃、窗框,仔細地看玻璃上是否有雜物、水痕、划痕。還要檢查窗戶框正不正,窗的開啟關閉是否正常,開窗時是否能達到90度,再用手摸摸窗外是否貼了防水條。

2、電:在驗收房子時,要檢測每個房間是否都有通電,每個房間的插座、開關都能正常使用,可以用試電筆測試每個插座是否都有電,如果沒有試電筆可以用土辦法,用手機充電器或是電吹風都能測試出來。

3、水:衛生間、廚房都需要經常用到水,所以在裝修時,要檢驗水流是否順暢,可以接一桶水分別灌進管道中,看下水有沒有堵塞現象,如果聽見咕咚咕咚的下水聲則說明水下得很痛快。衛生間地面應該做好防水,而且還需做蔽水試驗,24小時之後看是否有漏水的現象。

4、牆面、地面:在毛坯房驗收中,牆、地面是面積最大最關鍵的地方,我們要檢查所有房間的牆面、地面是否平整。如果牆面不平整會為日後裝修帶來不小麻煩,地面不夠平整也會對以後鋪磚或鋪地板造成影響。

 

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土巴兔裝修網站在前兩年廣告打得非常響亮,還請了知名主持人汪涵代言,該網站是深圳市彬訊科技有限公司旗下的互聯網裝修平台,在國內互聯網家裝領域中也是比較早的,主要以整體家裝服務為主。

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有住網是是青島有住信息技術有限公司旗下的一互聯網在線裝修平台,專業從事互聯網裝修產品研發,是一站式、垂直型的互聯網裝修平台。

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土撥鼠雖然在互聯網裝修領域中雖然時間尚短,但是專註於家裝行業,在不懈努力下成熟,獨步於家裝电子商務領域中,實現客戶、裝飾公司、建材商直接的三維一體無礙溝通,可以說大大降低了業主的裝修預算。

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室內設計是指為滿足一定的建造目的而進行的準備工作,對現有的建築物內部空間進行深加工的增值準備工作。目的是為了讓具體的物質材料在技術、經濟等方面,在可行性的有限條件下形成能夠成為合格產品的準備工作。