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你怎么看待华为的达芬奇计划?
在智能手机AI方面,华为是国内外手机厂商中最早投入AI怀抱的公司之一,他们在麒麟***0上集成了NPU单元专门负责AI运算,在这一点上比高通的骁龙处理器还要领先。华为处理器现在使用的AI核心来自寒武纪公司,不过华为被爆已经启动“达芬奇***”,将研制自己的AI芯片,不只是用于智能手机,还会用于数据中心、服务器等行业,减少对NVIDIA等美国公司的依赖。
麒麟***0是华为在AI领域的一小步,未来还将研发自己的AI芯片
在AI芯片方面,麒麟***0是第一个集成硬件NPU单元的移动SoC芯片,它使用的是国内初创公司寒武纪的寒武纪1A核心,浮点性能可达1.92TFLOPS,而今年底即将发布的麒麟980处理器被爆将集成更强大的寒武纪1M核心,8位运算运算能效可达5Tops/W(每瓦特5万亿次),号称性能是前代水平的10倍以上。
只不过从长远来看,华为是不会依赖外部的AI核心授权的,走上自研AI芯片只是迟早的事。Theinformation网站昨天爆料称华为内部有个名为Project Da Vinci(达芬奇***)的项目,目标是研发自己的AI芯片,而且这个项目的级别很高,因为负责管理项目的是华为轮值CEO徐直军,他是华为最高级别的管理层之一,负责公司战略及研发工作,所以这个项目不是海思或者华为终端部门的,而是整个华为公司的战略。
从爆料来看,华为研发的AI芯片不只是用于智能手机,更重要的还是数据中心、服务器等市场,许多人不知道的是华为已经是全球第五大服务器供应商,2017年Q2季度全球份额6.2%,虽然距离第一梯队的惠普企业、Dell/EMC还有较大距离,但是距离份额6.9%、6.2%的的IBM、思科并不远,而且华为还在保持高速增长,未来进入全球服务器市场TOP3并不意外。
在服务器、数据中心AI市场上,现在位居领先地位的是NVIDIA公司,原文就认为华为进军AI芯片市场将对NVIDIA等公司构成激烈竞争,虽然在美国市场上不太可能对NVIDIA产生重大影响,但在中国等市场上,华为的战略有可能对NVIDIA构成重大挑战,而NVIDIA来自中国市场的营收占比达到了23.5%。
在今年7月和9月,外媒TheInformation曾经爆料过华为秘密打造的“达芬奇项目(也称D***)”,涉及华为自研云端AI芯片、以及将AI引入华为的手机、芯片、云服务等产品线当中。之后又曝出微软将与华为进行AI芯片合作的***。
华为“达芬奇***”的野心可能是绝不仅仅只是推出几块AI芯片而已,更重要的是,它想要打造一套从训练到应用、从芯片到设备到云端的统一AI底层开发架构,适用于所有行业、所有AI应用。据称,这是华为最近10年以来人力物力投入规模最大的新项目。
对于使用AI的企业与开发者而言,这是国内少有的跨场景(公有云、私有云、终端)AI开发环境,能够降低部署内耗,优化并提升AI开发效率。
据了解,这也是华为“普惠”AI***的一部分,这个***由华为云BU总裁郑叶来在前不久刚闭幕的数博会上提出,致力于让AI“平民化、普惠化”,让所有企业、所有行业、所有开发者都能够用上AI。
这个***里包括几个重要节点,其中一个就是华为的云端AI芯片将在今年10月10日的华为全联接大会上推出。
今年8月31日,华为的第二代具备AI计算模块NPU的手机终端芯片麒麟980已经在德国IFA展上发布。
现在,华为同样推出了云端AI芯片,具备云、端两侧的AI能力。那么理论上一个AI应用可以在华为云芯片上训练,然后部署到端AI芯片上应用,其迁移部署成本将会很低。
华为下一步甚至可以将AI触手往边缘和更多的终端芯片上延伸,比如现在华为海思占据主导地位的安防监控芯片,就可以往安防监控AI芯片方面发展,做到全场景协同。
华为“达芬奇***”的第二个关键节点是可能在10月的全联接大会上推出一套跨平台(终端、私有云、公有云等)的AI算法模型的部署方案。
你对编程了解多少呢?
①理论:算法,数据结构,复杂度,机器学习,模式识别等。理论问题注重的是深度,它是对在给定的计算能力约束下如何更快更好解决问题的追问。
②系统:操作系统,网络系统,分布式系统,存储系统,游戏引擎等。系统注重的是广度,它是对一个现实需求如何在众多[_a***_]中设计出最多又快又好又省的技术组合的追问。
根据以上问题,主要是属于系统编程能力这块的问题,这类能力由于没有简单高效的考察方法,所以很多系统的苗子都因为缺少激励和正确引导而隐没。比尔盖茨曾遗憾的表示,现在许多学习编程的人常把编程看作解各种脑筋急转弯的问题。而其实做系统,不是让你“重复发明轮子”,而是“重新制造轮子”才行。可以说,系统的编程能力正体现在“重新制造”的能力上。
我们不妨问自己一些问题,当一个已有的部件不完全符合你的需求的时候,你能改进它吗?如果你用的部件中有bug,你能把它修好吗?在网上繁多的类似功能的部件中,谁好谁坏?为什么?差别在哪?一个开源代码库,你能把它从一个语言翻译到另一个语言吗?从一个平台移植到另一个平台吗?能准确估计自己翻译和移植的过程需要多少时间吗?能准确估计翻译和移植之后性能是会提升还是会下降吗?
总的来说,系统编程能力体现在把没用的代码变成有用的,把现有的代码变得更好,体现在能根据一个做好的轮子画出轮子的设计蓝图,并且解释出设计蓝图中的关键所在,对于哪些是次要的,哪些是不容触碰的,哪些是可以改进的都要了然于胸。如果你一点不懂理论,还是应该学点的。对于系统性能的设计上,不懂是绝对不行的。
怎么提高系统编程能力呢?
①多造轮子
我们都知道,画鸡蛋和会画鸡蛋只是一字之差,但是差之毫厘可能就已失之千里,会画鸡蛋的人就是从多画鸡蛋开始的,本质上是驯服你的手指,感受阴影线条和笔触。所以,自己多写点代码也是一个道理。当你把部件一个个都换成自己手写,写出个编译器、渲染器、操作系统、web服务器或者是web浏览器,然后再和现有的部件比一比优劣,注意,从性能到易用性,一定要仔细对比,发现自己的优点和不足,然后认真改进。
如何自学艺术史?
一是你首先是一个艺术的实践者,你才会有正确的价值观、方***,你才会有独立的学术人格,才会有独到的批判眼光。二是博览群书,打好哲学、美学、史学、文学的基础。三是坚持科学精神,一切用科学实证说话,不把传说、玄学、神话为研究依据。
根据年龄段不同,自学艺术史的方法是有区别的(关于美术史与艺术史的区别,请参看本人之前回答的问题“如何学习艺术史”)。就大学以上的情况而言,首先推荐看看陈平的《西方美术史学史》,了解一下历史上研究美术史的方法与视角,了解了基本方法之后,再看有关美术史的文章和书籍,就会明白作者的基本方法与立场,久而久之就可以在美术史写作方法与美术史研究之间建立起联系,既可以知道别人为什么这样写,也可以尝试自己运用合适的方法进行写作。
具体到艺术史来说,古今中外,范畴太广阔,可以先选择自己感兴趣或熟悉的部分入手,可以以教材为纲,但一定不能只看教材,要找到某段艺术史方面的专家,看专著或高水准的学位论文,这样有助于快速提高学术修养。因为很多问题是相通的,积累多了自然而然便形成了体系。
比如,从时间轴线来看,文艺复兴复兴时期的艺术家,哪些是从希腊艺术中汲取营,哪些是从罗马艺术中寻求借鉴,哪些是从中世纪的罗马式或哥特式中走出来,他们又是如何影响到欧洲学院派艺术、新古典主义和当代艺术。听起来似乎一个文艺复兴便将欧洲艺术的历史串了个大半儿。同样是文艺复兴时期的艺术家,从横向的学科交叉来说,他们其实同时是工程师(米开朗基罗设计军事防御系统)、化学家(丢勒自己提取植物或矿物质颜料)、科学家(达芬奇研究人体其实是医学解剖)。因此,艺术史的学习是一个以点及面的过程,开阔的视野和思路极为重要。
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