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山东暂停省际班车客运

记者今天(26日)从山东省交通运输厅获悉:

目前,山东省已经启动重大突发公共卫生事件一级响应,为全力做好道路客运防疫管控,坚决遏制通过客车传播疫情,按照交通运输部和山东省新型冠状病毒感染的肺炎疫情处置工作领导小组的要求,通知如下:

英伟达承诺第8代图灵架构GPU模拟物理世界的能力将比Pascal架构提升6倍,实时光线追踪能力比Pascal架构提升25倍。

2018年,黄仁勋口中自2006年CUDA GPU发明以来最大的飞跃图灵(Turing)架构发布,这一新架构承载了RT核心(RT Core)以及全新张量核心(Tensor Core),RT Core使全球首款光线追踪GPU成为可能,Tensor Core能实现高性能的深度学习训练和推理。

兰存强表示,市场上80%-90%的编程教育公司做的都是纯软件开发,而EzCode依托其团队在IT行业的背景,做了相关硬件套件的研发。学生可以直接使用创新编程套件进行设计,多元化的开源硬件让学生做出相应的真实产品,学生能在项目中解决实际问题,实现创意物化。

在这种吸引力下,特别是伴随深度学习的火热,英伟达的开发者生态日渐壮大,过去三、四年开发者数量增长尤为快速。2019年,全球已经有超过160万CUDA开发者。中国CUDA开发者数量最为众多,数量也增长最快,数量已经超过了30万,并且还在以每个月新增1万人的数量增长。仅今年,CUDA的下载次数就超过了500万次。

这两种方法都有成功的机会,但实际应用和发展的过程中每一步都充满挑战且非常关键。

还有一点不容忽视的是,GTC China 2019上英伟达展示了GPU相比CPU在云端AI推理中的成本以及性能优势,即便黄仁勋表示这并不是要用GPU替代CPU,但在云端训练市场需求放缓,推理市场迅速增长的背景下,英伟达和英特尔将在云端AI推理市场激烈的竞争难以避免。

近日,EzCode宣布完成数百万人民币天使轮融资,用于产品迭代与全国市场的开拓。

EzCode的团队在IT行业背景深厚。创始人兰存强是重庆大学工商管理硕士MBA,曾就职于IBM和大型国企,市场运营经验丰富;CCO孔德全是美国Northeasten University计算机专业硕士,“Code for Boston”项目组成员,研发经验丰富;COO丁玄是哈尔滨工程大学通信硕士,曾就职于华为,有10年TO B市场的管理、策划和运营经验。

除政府指令及疫情防控工作需要,从即日起,山东省全面暂停省际班车客运、省际包车客运和市际包车客运,恢复时间根据疫情发展情况另行通知。市际班车客运要实施严格的检疫、消毒、通风措施,并做好台账记录。客运站未配齐体温检测设施设备的,不得发送市际客运班车。各市交通运输部门要指导客运企业、客运站为乘客做好免费退票服务和宣传解释工作。(总台央视记者 张明)

图为登高比赛吸引民众参与。杨孝永摄

“决定”同时规定,在必要时,上海市、区人民政府及其有关部门可以向单位或者个人征用应急救援所需设备、设施、场地、交通工具和其他物资,并依法予以归还或者补偿。(完)

另外,英伟达还用迁移学习、联邦学习等方式帮助开发者更快地将AI技术应用于自动驾驶、医疗等行业。

平台+产品+标准化服务,为B端的学校和机构提供编程教育解决方案

CUDA工具包包括了GPU加速库、编译器、开发工具。为了便于使用,英伟达让使用CUDA的开发人员可以使用熟悉的C、C ++、Fortran、Python、MATLAB等流行语言设计程序,以几个基本关键字的形式通过扩展表达并行性,就能用GPU实现加速计算。

还有一家公司走的是定制化和本地服务的路线,通过与有强AI需求的公司合作,提供性价比更高的定制化解决方案,同时提供更加本地化的服务,以期获得一些市场份额。

据悉,EzCode在前几日获得了数百万元的天使轮融资,正在寻求2000到3000万元的Pre-A轮融资,计划用于市场的拓展和产品的迭代。

不过,相比硬件的加速,软件带来的提升更加显著。黄仁勋称,在不改变硬件的前提下,通过软件和库的完善,过去2年英伟达将计算性能提升4倍,AI推理性能可以提升2倍,所需的开发时间也可以几周缩短为几天,从几天缩短为几小时。

通过两年的产品打磨,EzCode的模式目前已经可以实现规模性的复制,兰存强才考虑进行融资。“商业逻辑和资本是无关的,我认为资本只是助推力,项目能否成功还是要看它本身的定位和模式。”兰存强坦言,他担心资本太早进入会左右项目的发展方向和团队的初心,在EzCode模式可以进行复制的时候,才是资本进入的好时机。

同样关键的是,CUDA发布之后,英伟达所有新推出的GPU都支持CUDA。这就意味着只要研究人员、学生拥有搭载英伟达GPU的笔记本电脑或者台式机,就能在学校实验室和宿舍开发软件。再加上英伟达说服了许多大学开设课程,教学生用其最新的技术。

为了中国开发者,DLI将很多课程转换为中文,还在中国新开了10个基础的DLI课程。

编程不是为了培养学生的单一技能

随着产业升级和教育变革,“编程热”已经不是什么新鲜事,少儿编程教育异军突起,2017年10月份,兰存强确立了EzCode的发展方向,以编程为基础,打造steam科技创新教育平台,坚持软硬件结合、CFM(code for making)、创意物化等方向,不断地对产品进行迭代,旨在提升学生的科技创新综合能力。

这是否会改变市场格局?雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网)

图为民众正在进行登高比赛。杨孝永摄

除了平台和软硬件产品,EzCode还为学校和培训机构提供服务。通过打造体验课、专题课等各类课程,做多学科服务,EzCode满足机构全运营周期需求,解决了培训机构信息化水平低、经营困难等痛点;针对学校,EzCode提供体系化的教师培训和管理,增强了教师的专业能力。

随着CUDA的迭代,CUDA团队开发了石油、天然气和国防等相关产业所使用的科学计算方面的库。开发者们也逐渐把GPU应用于气候建模、勘探石油和天然气等很多领域。

图为民众正在进行登高比赛。杨孝永摄

丁伟表示,在各类人员大量返沪、企业集中复工的重要时间节点和“防输入、防传播、防扩散”的关键阶段,上海市人大常委会作出本“决定”,旨在依法支持,并授权政府采取必需的临时性应急管理措施,为政府落实最严格的防控措施、确保中央和市委关于疫情防控重大部署落实落地提供法治保障。

至于未来是否会进一步开放甚至开源CUDA,Greg Estes告诉雷锋网,现在整个开发者社区做出了各种贡献,CUDA周边也有很多开源软件和代码,对于CUDA的进一步开放英伟达并不反对。

更多的开发者让CUDA软件堆栈不断完善,也让英伟达可开发不同的全套解决方案应用到各个垂直行业,这也是英伟达成功的关键。要探索更多的领域,英伟达需要进一步开放CUDA,在支持x86的基础上,英伟达今年6月宣布将在年底前向Arm生态系统提供全堆栈的AI和HPC软件。

当然,为了让新注册的开发者更快上手CUDA,除了提供文档,英伟达深度学习学院(DLI)也提供实战培训,帮助开发者了解如何开发、应用甚至部署。还有英伟达的校园大使项目,目前以及与国内23个高校合作,让高校老师能开设DLI课程,补充理论课程。

不久后,英伟达对其芯片作出改动,开发出软件辅助工具,包括支持标准的编程语言,而非用于向图形芯片发出指令的神秘工具。在Ian Buck的率领下,2006年CUDA正式推出,这是全球首款GPU的通用计算解决方案。

所有GPU,从云端到终端不同的硬件平台,都支持统一的CUDA软件平台,让英伟上百万的开发者可以基于GPU在各个领域进行计算加速。这促进了CUDA软件堆栈的完善,也让英伟达能够针对不同的领域推出完整的解决方案。

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但他坚信商业逻辑和资本无关,“不要孤立的去看待社会的发展,我相信这是一个好的创业时代。”依靠团队在IT行业的深耕,兰存强从编程教育切入,打造平台EzCode,旨在为科技创新教育赋能,提升在校学生的科技创新能力。

即便是新推出的硬件平台Orin,也十分强调其软件定义特性,尽可能延长硬件的生命周期以及发挥软件的优势。

在平台上,EzCode打造了教学端、学生端、家长端三个入口,为教师提供完整的备课资料和教学服务管理,保证开课的质量;为学生提供优质的课程内容,并进行学情的智能反馈;面对家长,EzCode创新开发同步伴学助手,让家长同步接收学习报告,随时了解学生的学习动态。

“我们也将不断探索,开拓一些现在还没人愿意关注的市场。这需要勇气,也非常困难,但英伟达的基因让我们非常享受各种挑战。” Greg Estes如此解释构建更强大开发者生态的挑战。

丁伟说,本“决定”也致力动员全社会积极参与疫情防控工作,进一步明确单位和个人的权利、义务以及应承担的法律责任,强化群防群治抵御疫情的法治保障,促进全社会科学、高效、规范地做好疫情防控工作。

1993年成立不久后,英伟达就面临激烈的显卡市场竞争,幸运的是,它从47家显卡生产商的竞争中胜出,并于1999年在美国上市。带领英伟达走向成功的关键人物之一就是其创始人兼CEO黄仁勋,人称黄教主。

会话式AI涉及语音识别和转化为文字、理解文字、再转化为文字用语音反馈三个部分,此前的TensorRT版本能完成理解的部分,TensorRT7可以完成三个流程,并且是在300毫秒内。

这个重大的决策和CUDA成功背后,还有一个关键人物——现英伟达GPU 计算软件总经理的Ian Buck。他在加入英伟达之前就通过实验证实GPU用于通用计算的潜力巨大,2004年进入英伟达实习后,Ian Buck开始聚集相关的硬件和软件工程师创建GPGPU模型。

这是英伟达在AI时代率先被广泛应用的重要原因,也是其在未来竞争中核心竞争力。26年的硬件能力积累,13年前开始的统一平台软件布局,160万的开发者生态,不断探索新领域的商业模式,这样的一个系统公司怎么看都难以超越。

由此,深度神经网络引发了第三次AI浪潮,英伟达也一步步成为了“AI明星”。

这意味着,英伟达生态系统中的合作伙伴都能接触到一个巨大的市场,无论是做AI、游戏还是数据中心、边缘计算。

12月27日,以“登高望远览山川·贺岁迎新促健康”为主题的2020年重庆市迎新登高活动在涪陵红酒小镇举行。来自全市58支代表队的千余名运动员齐聚一堂,分别进行5公里、10公里登山比赛,以登高望远的健康方式迎接新年到来,共同祈愿新年步步高、生活日日新。

EzCode的用户群体集中在B端,主要为学校和机构,目前,EzCode为用户提供平台、产品、标准化服务三个层面的帮助。

政策红利的导向和社会发展的需求把少儿编程教育推上了风口,资本纷纷加码编程教育领域,2019年,多个编程教育品牌获得融资:编程猫、小码王、核桃编程等均完成了上亿元融资……据不完全统计,目前市场上已有200多个少儿编程类创业公司。

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新“核弹”来了,英伟达推出7倍算力自动驾驶芯片,与BAT滴滴一起强调量产 | GTC 2019

上线两年多时间,EzCode累计合作学校和机构的数量达到90余家,集中在重庆和贵阳等西南城市;已覆盖学员人数30000+名,学院产出作品270000+件,已交付282240课时,培训认证教师160余名。

AI的光环下,英伟达的股价比GPU性能的提升更加迅速,2016年每股30美元左右, 到2018年最高涨至每股280美元,创下历史新高。

据介绍,该“决定”重点规范三个环节,把好“防输入”的进口关;加强“社区管控”;强化对定点医疗机构、集中隔离场所等重点部位的综合管理保障。

2016年,英伟达投入数十亿美元动用数千工程师打造的第一个专为深度学习优化的Pascal GPU推出。2017年,又推出了性能比Pascal提升5倍的Volta架构,神经网络推理加速器TensorRT 3也同时亮相。

13年前就“注定”成为AI明星

上海市人大常委会法制工作委员会主任丁伟当日在“上海市新型冠状病毒感染的肺炎防控情况系列新闻发布会”上透露,该“决定”借鉴上海防治“非典”时期和筹办世博会期间的有效做法,属于特殊时期的特别规定。“决定”依法支持并授权政府采取必需的临时性应急管理措施,具有优先适用的法律效力,有助于针对上海超大城市实际,为政府落实最严格的防控措施及时提供强有力的支撑。

英伟达与华大基因合作,使用 CUDA 进行全基因组测序

“我们不是传统的编程教育公司,对学生单一技能的培训不是目的,我们希望能够提升学生的创新能力。”兰存强告诉猎云网,在产业升级和教育变革的大背景下,科技创新是提升效率的主要手段,他认为编程只是一种工具和载体,最重要的是对学生思维和创新能力的培养。

但也并非没有可能,有一家初创公司的思路是在软件层面完美兼容CUDA,通过提供性价比更高的硬件,能够替代英伟达GPU。但由于CUDA并非完全开放,且在持续迭代,要完美兼容CUDA面临挑战,能否在兼容的同时完成新生态的建设影响成败。

图为民众正在进行登高比赛。杨孝永摄

项目:EzCode公司:重庆猫咪科技有限公司网址:www.EzCode.cn

英伟达开发者计划副总裁Greg Estes说,“之所以英伟达在AI时代比其它公司跑的更快一些,主要的原因是十多年前做出的战略性决定——将CUDA开放给各个行业。任何一个英伟达GPU都可以使用相同的软件堆栈。”

2017年,国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出,人工智能成为国际竞争的新焦点,应逐步开展全民智能教育项目。2019年3月,教育部印发《2019年教育信息化和网络安全工作要点》,称要推动在中小学阶段设置人工智能相关课程,逐步推广编程教育。

从IBM和大型国企离开,兰存强当时的选择不被大多数人看好,在资本收缩的时期开始创业,不被理解似乎也显得合情合理。

与之相伴的是CUDA的不断更新,今年初,全新的AI加速库CUDA X AI SDK正式发布,可以用于数据分析、机器学习、深度学习等多个领域的加速,更好地释放 Tensor Core GPU 的灵活性。如今,CUDA已经发布了500多个库。

此举给英伟达带来了不小的成本压力。黄仁勋估计,名为CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构)的项目每年需要花费5亿美元,当时英伟达的总营收约为30亿美元。

他同时指出,进入到新的领域,营销可能需要更多的支出。但英伟达使用的是统一的平台,进入新领域的时候并不需要像其它公司一样开发新的架构和软件,不会大幅增加研发成本。比如开发自动驾驶的软件和开发机器人的软件差别没那么大,它们都有感知环境、设定路径、模拟周围物体移动的相同之处。

为了让英伟达拓展新的市场领域,多年来黄仁勋一直都会事先做好风险预估工作。十多年前,黄仁勋下了一次关键性的赌注,押注一系列的改动和软件开发,让GPU能够处理图像以外更为复杂的任务。

这才有了大家都熟悉的2012年Alex Krizhevsky用英伟达GPU运行AlexNet卷积神经网络算法在2012年ImageNet竞赛中获得第一,图像识别的错误率大大降低。