text: 在美国旧金山举行的英特尔信息技术峰会(IntelDeveloperForum，简称IDF)上，浪潮首席科学家胡雷钧进行了先进技术报告演讲，他结合当前深度学习应用特点和先进计算技术架构进行分析，认为KNL+FPGA是加速深度学习的黄金搭档。
  深度学习在人脸识别、语音识别、精准医疗以及无人驾驶等领域被广泛的应用，近年来在高性能计算技术的支持下，其发展十分迅速。然而，深度学习的发展也面临着众多困境，如深度学习软件扩展性不够高、计算性能不够高、深度学习线上识别能耗大等问题。
  在多年的深度学习计算系统实践中，浪潮发现深度学习应用具备如下特点:在进行线下的模型训练时，计算系统需要处理较大规模的数据量，所以训练时间非常长，它需要庞大的计算资源去训练一个模型;而当深度学习应用的相关服务或产品上线时，系统却因为要处理成千上万的人均访问量往往规模巨大，这时深度学习应用对能耗的控制需求就非常高。结合以上特点，浪潮首席科学家胡雷钧提出，深度学习平台构建应该根据线下训练和线上识别的不同应用特点分别定制开发高性能计算解决方案。
  今年6月，英特尔推出新一代融核处理器KnightsLanding(以下简称KNL)受到业内广泛关注，其具备多达72个核心，双精度浮点性能超过3TFlops，单精度则超过6TFlops，被认为是高性能计算和深度学习的革命性产品。胡雷钧认为，KNL的性能十分强大，非常合适做深度学习线下训练的平台构建。而对于能耗要求比较高的线上识别平台，胡雷钧认为可考虑采用FPGA，FPGA的能耗比是CPU的5倍以上，可大幅节省系统能耗，满足深度学习线上识别平台的构建需求。因此，采用KNL+FPGA的深度学习平台构建方案是加速深度学习应用的最佳组合。
  KNL+FPGA深度学习平台构建方案在浪潮的应用实践中得到了证实，浪潮曾全球首发基于最新KNL平台的深度学习计算框架Caffe-MPI。此外，浪潮联合科大讯飞和Altera用OpenCL实现的FPGA深度学习语音识别加速方案采用CPU+AlteraArria10FPGA异构架构，软件完全采用高级编程模式OpenCL实现从CPU到FPGA的迁移，在100bound数据的处理条件下，基于AlteraARRIA10FPGA的DNN运行时间比基于IntelXeonE5-2650V2双路CPU的性能加速2.871倍，在DNN实际运行测试中，FPGA可实现30GFlops/W的高性能功耗比，而采用OpenCL编程模型使得最终的软件开发周期比传统verilog方式缩短了1/3.
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  提到5G，人们最先想到的是它给手机和通讯带来的推动，率先从人们常用的无线G远远不只是助推手机产业的发展利器，而是将置身于一个广阔无数倍的技术与产业格局中，与众多垂直行业融合发展，产生极为广泛的经济和社会效应。
  这年头，每个科技巨头都在用人工智能技术为一些行业带来改变，其中，AI医疗是较为多见的一种。
  近期，国内数家语音技术创业公司陆续推出了AI语音专用芯片。5月16日，云知声在北京发布了首款面向物联网领域的AI系列芯片UniOne以及第一代芯片“雨燕”。
  据Digitimes报道，供应链消息人士称，尽管越来越多的猜测（彭博社上周援引分析师GusRichard的报道）认为，苹果正在考虑从联发科处购买基带，以减少对高通的依赖，但这件事能否成行目前还有待观察。
  就像5G智能手机即将面世一样，个人消费永远是驱动技术发展和市场拓展的最大动力。
  近日，LG集团已故会长具本茂的长子、集团第四代继承人具光谟在在临时股东大会上成为集团董事会董事，之后又在董事会会议上当选集团会长。这一事件标志着韩国大财阀LG集团正式迎来第四代领导层。
  虽然各自研究的细分领域有所不同，但是透过贯穿始终的技术讲演，避不开的事实是，多位院士都在或直接或间接的去“批判”深度学习算法。
  当顺丰和通达系开始大力进军零担快运领域时，该领域的老大——德邦开始强势进军“大件快递”领域。
  AI的类人性质，区块链的共识机制，分别指向对传统技术和传统体制的颠覆与解构，带来巨大生产力解放的同时，也存在着引发社会伦理问题的隐患。
  2018世界杯期间，PConline极客看世界团队第一站来到了喀山竞技场，观看了西班牙队伊朗的比赛。作为伪球迷的我，对赛场上很多球员都只是感到面熟，而叫不上名字，也不知道他们的相关资讯，有一种欲罢不能的感觉。