现在,M1 Mac 可以顺利运行原生 Linux 了。专为苹果自研芯片打造的 Asahi Linux 项目,Alpha 版本已经释出。在 Mac 采用英特尔 CPU 的时期,用户已经摸索出通过硬盘分区或者使用 Parallels 等虚拟机在 Mac 上安装 Linux 的方法。但到了苹果自研的 M1 处理器,一切又得重头开始。而 Asahi Linux 的目标,就是让苹果 M1 系列 Mac 用户能真正拥抱 Linux。所以在苹果电脑上装一个原生 Linux 系统,究竟是一种怎样的体验?一位有 30 万 + 粉丝的 YouTuber 在他的 M1 Mac 上亲测了一下。经过一系列测评,小哥表示...... Last article READ

中国算力在多项指数上全球领跑:AI算力位列榜首,制造业首进前三

前言:

一个国家或地区增加对算力的投资可以带来经济的增长,且这种增长具有长期性和倍增效应。

因此,占领算力这一时代新的制高点,就有望摘得下一轮技术突破的钥匙,也使得算力领域成为各主要经济体的必争之地。

作者 | 方文

图片来源 |  网 络

数字经济基于全球经济的影响

数字经济持续稳定增长,发展中国家增速高于发达国家随着数字化进程的加速,数字经济将成为未来全球经济复苏和增长的主要驱动力。

从2016-2025年的整体趋势及预测来看,各个国家的数字经济占GDP的比重持续提升,预计2025年占比将达到41.4%。

计算力指数与经济指标的回归分析结果显示,国家计算力指数与GDP的走势呈现出了显著的正相关。

评估结果显示十五个重点国家的计算力指数平均每提高1点,国家的数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰,预计该趋势在2021-2025年将继续保持。

算力对经济产生多层拉动效应

计算力作为数字经济时代的关键生产力要素,已经成为挖掘数据要素价值,推动数字经济发展的核心支撑力和驱动力。

算力资本可与传统资本形成互补效应和协同效应,一个国家或地区增加对算力相关的投资可以带来经济的增长,且这种增长具有长期性。

从定量的角度,计算力对国家的宏观经济发展具有不可忽略的影响。

一个国家算力的提升对其经济的拉动作用十分显著,且计算力指数越高,提升作用越明显。

基于此,本研究尝试构建经济增长模型来刻画算力与经济增长之间的关系,并进一步分析算力对一国长期经济增长的影响。

经济能够不依赖外力推动实现持续增长,内生的技术进步是保证经济持续增长的决定因素。

数字经济时代,算力是一种全新的技术进步力量,带来巨大的技术变革与赋能作用。

算力对经济的拉动可以分为三个层次:

从宏观层面来看,算力能够帮助数据这个新生产要素在经济增长的全过程中发挥作用。

从中观层面来看,算力的发展带动新兴产业诞生,促进传统产业转型升级。

从微观层面来看,企业在计算力的加持下增强活力,良性发展。

评估计算力的四大重要因素

目前,计算能力、计算效率、计算应用水平和基础设施支持四个部分是评估各个国家和各个行业计算力的重要因素。

计算能力是整个评估体系的核心部分,是理论上的算力最大值,主要包括通用计算、科学计算、高性能计算、计算、边缘计算和终端计算等方面的能力。

计算效率是指计算力的利用水平,比如CPU的利用率、内存的利用率、当地冗余计算集群化渗透的程度以及计算机体系架构中新技术的应用程度等。

对计算应用水平的衡量主要在于算力是否在大数据、人工智能、区块链等领域得到应用并推动经济发展。

AI算力位列榜首,制造业首进前三

同时,报告显示,制造业首次进入全球计算力水平前三名,与互联网业、金融业一起成为算力投入增长最快的行业。

中国AI算力发展领跑全球,AI服务器支出规模同比大幅增长44.5%,位列全球第一。

同时,AI算力支出占总算力支出从2016年的9%增加到12%,预计到2025年将达到25%。

在计算效率方面:中国云计算普及水平紧跟美国,虽然中国云计算的渗透率较低,但近年来中国互联网企业在公有云上的投入不断扩大,推动了超大规模数据中心的快速发展。

而中国的新技术(SSD/SCM/异构)使用率仍有较大进步空间。

在应用水平层面:中国应用成熟度与美国的差距进一步缩小,在机器人应用方面支出位列全球第一;

在人工智能应用、大数据应用增速均高于美国;

在基础设施支持层面,中国数据中心规模稳居全球第二,但数据中心能效水平有待提升。

过去5年15个国家AI算力支出的增长中,近60%来自中国。

目前,从互联网数据中心的体量来看,中国和美国依然处在第一梯队,中美两国的数据中心服务器保有量占全球整体服务器保有量六成以上。

结尾:抓住算力而产生的机遇

目前,数字经济与实体经济之间的融合呈加速之势,算力对于产业变革和国家竞争力的支撑价值获得全球公认,未来各主要经济体之间竞争加剧已无悬念。

未来,预计政府层面将继续推动智能计算中心有序发展,打造智能算力、通用算法和开发平台一体化的新型智能基础设施,为智慧城市、智能制造、自动驾驶等重点新兴领域的发展建立科技后盾。

同时,通过对数据整合中的加速发现与创新,AI技术还可以在农业生产、医疗诊断、医药研发、防疫抗疫等领域带来巨大帮助,并利用微调大规模预训练模型,为法律、医疗、教育等领域带来积极影响。

因此,中国加大算力基础设施的投资、引导多元资本投入算力基建和运营势在必行。对身处资本市场的每一位投资人而言,这些都是需要认真思考、坚定抓住的数字经济浪潮发展机遇。

部分资料参考:IDC:《2021-2022全球计算力指数评估报告》,DeepTech深科技:《2021全球计算力指数排名出炉!中国以70分领先全球》

       原文标题 : AI芯天下丨产业丨中国算力在多项指数上全球领跑

简介本文不是关于模型的质量。它甚至不涉及扩展、负载平衡和其他DevOp。它是关于一个更普遍但有时会遗漏的事情:处理不可预测的用户输入。在训练模型时,数据科学家几乎总是有一个受控的数据环境。这意味着使用已经准备好的数据集,或者有时间和资源手动收集、合并、清理和检查数据。通过准确地执行此操作,可以提高基于这些数据训练的模型的质量。假设模型足够好,可以部署到生产中。在最好的情况下,仍然可以控制环境(经典的服务器端部署)。但即便如此,用户也会从各种设备和来源上传图像。在边缘部署的情况下,还有一层复杂性:无法控制环境。在这两种情况下,模型都应该立即响应,开发人员没有时间手动检查数据。因此,至关重要的是:......Next article READ