自 2009 年 AI 小组成立以来,我一直负责管理该小组。该小组由 200 多名 AI 专业人员组成,我们有 500 多个 AI 解决方案投入生产,每个解决方案都使用几种不同的算法。我们今天正在努力进一步提高速度和规模,以实现通过 AI 改造英特尔的下一个飞跃。这将导致数千种 AI 解决方案应用于各种业务挑战和数据类型。根据研究公司 Gartner 的数据,2019 年只有 14% 的公司在生产中部署了 AI。这一数字在 2020 年增长到 19%,预计到 2021 年底将增加到 24%。[4] 但在英特尔,我们已经部署 AI 解决方案十多年了。事实上,自 2009 年以来,我们已经执行了 1,000 多个 AI 项目——虽然我们也经历过不少失败,但我们的成功率远远超过行业 AI 成功率。我们利用在这些项目中获得的集体智慧,制定了一套在整个企业范围内成功实施 AI 的最佳实践。我们的 AI 团队获得了英特尔成就奖,
处理器 QS 预生产版(40 核,2.0 GHz)、1 个英特尔® 服务器主板(QuantaGrid D54Q-2U)、总内存:512 GB(16x 32 GB 4800 MHz DDR5 DIMM)、英特尔® 超线程技术 = 开启、英特尔® 睿频加速技术 = 开启、BIOS = SE5C741.86B.01.01.0002.2212220608、微码 = 0x2b0001b0 存储(启动):1 个 Solidigm DC S4610(960 GB)、存储:6 个 Solidigm D7-P5510 系列(3.84 TB)、网络设备:1 个 25 GbE 英特尔® 以太网网络适配器 E810-XXV-4 @ 25 GbE、1 个 10 GbE 英特尔® 以太网融合网络适配器 X550-T2 @ 1 GbE、操作系统/软件:带有 Ubuntu Server 2022 的 Microsoft Azure Stack HCI 版本 20385。
摘要 - 使用多芯片封装的异构集成已成为满足下一代计算架构高带宽需求的关键技术推动因素。封装技术的最新进展,例如英特尔的嵌入式多芯片互连桥接 (EMIB) 封装技术,使得能够使用多技术芯片集成在单个封装中构建复杂的计算架构。这些进步为设计人员提供了灵活性,使他们能够使用具有独特功能和所选工艺技术的优化和定制芯片以及标准化的低功耗、高带宽 IO 链路在单个封装中构建系统。英特尔的高级接口总线 (AIB) 是一种芯片到芯片的 PHY 级标准,它通过芯片知识产权 (IP) 块库实现了模块化系统设计方法。将英特尔的 FPGA 与 AIB 接口和 EMIB 封装技术相结合,为开发用于国防应用的新型产品提供了独特的机会,这些产品以小尺寸满足系统要求,具有更大的灵活性、可扩展性、易用性和更快的上市时间。
在本设计测试中,我们使用 BERT-Large 无大小写(全词掩码)预训练模型作为模型检查点。该模型包含 3.4 亿个参数。我们使用斯坦福问答数据集 (SQuAD) v1.1 数据集进行微调分析。用例要求按照英特尔架构 Model Zoo 在线存储库文档 中所述执行。为了展示使用可扩展端到端企业 AI 堆栈解决方案进行 BERT-Large 微调的性能和可扩展性,我们使用了潜在的英特尔优化,例如针对 oneDNN 优化的 TensorFlow 和用于分布式训练的 Horovod。Horovod 与英特尔® MPI 库 一起部署,进一步利用了英特尔在 MPI 层的优化。我们使用容器映像和一组 MPIJob 规范文件在 Kubeflow 的训练运算符上运行 BERT-Large 工作负载。
本材料可能涉及用于安全关键应用的最终产品的创建,这些应用旨在符合功能安全标准或要求(“安全关键应用”),或任何英特尔产品故障可能直接或间接导致人身伤害或死亡的应用。您有责任设计、管理和确保系统级安全措施以预测、监控和控制系统故障,并且您应对您使用与安全关键应用相关的任何材料时的所有适用监管标准和安全相关要求负全部责任。
拉比路地区位于哈特尔普尔镇北部。该地区被多条道路包围:拉比路、米德尔顿路和克拉伦斯路——一条繁忙的南北主干道,一条国家铁路线从其旁边穿过。该地区南部有一个门户地段,教堂街、克拉伦斯街和斯托克顿街等重要道路在此交汇。总体而言,该地段具有混合特征,拥有不协调的休闲设施群、联排住宅的边缘和占据大部分面积的地面停车场。尽管靠近码头区,但克拉伦斯路和国家铁路线形成的屏障切断了连接。另一条繁忙的主干道滨海路进一步加剧了这种阻碍。该地段上的设施本身也具有阻碍作用,由于其规模大、安全性高且有大量停车场,消除了任何明显的行人通道,影响了从西到东的连接。
这份由 Jon Stover & Associates 和 Future iQ 合作开发的情境分析报告,概述了利特尔顿市当前的经济状况。重要的是,这份快照是创建 CEDS 时可以利用的工具,反映了未来几个月将参考和提炼的见解。该分析利用了领先的经济数据来源,包括美国人口普查、美国劳工统计局、Infogroup、先前的研究和区域经济发展合作伙伴。
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