防疫降級屏東縣議會恢復開議
#潘孟安有效抑制變種病毒 #施政總報告你打幾分
屏東縣縣議會27日召開第19屆第5次定期會,縣長潘孟安進行施政總報告,他表示,受到新冠疫情影響,加上首次面對DELTA攻入枋山鄉,縣府全力防堵病毒擴散,近日疫情逐漸趨緩,除了感謝各單位日以繼夜、努力不懈的防疫外,也謝謝受疫情影響的縣民積極配合相關防疫措施,同時也針對疫情防疫措施、紓困政策、疫苗施打、交通與道路建設、推展農業訂購平台等面向,闡述成果。
長達37分鐘的施政總報告中,潘孟安全程不看文稿,對於行政團隊6年多來的施政進度,鉅細靡遺闡述說明,包含污染防制、紓困政策、汛期整備、公衛系統、河川整治、教育文化、農業發展等,對於縣政大小事都如數家珍,充分展現出他對縣政的了解與用心。
潘孟安表示,位於屏南的枋山,地處偏遠,醫療資源薄弱,面對DELTA首度攻入枋山鄉,不敢輕忽大意,縣府將兩村提升為「強化三級」來應對,強制確診者分布的楓港、善於兩村進行全村篩檢,並下令營業場所停業3天,發放1000份防疫物資包到村裡每戶,更讓兩村村民優先施打疫苗,提升保護力,強化三級解封後,縣府也派出國軍及化學兵進駐,進行兩次社區大清消,做到全力防堵病毒擴散。
潘孟安說,時間回到行政院5月15日上午宣布雙北防疫警戒提升至第三級時,縣府隨即召開緊急會議,決議宣布屏東進入準三級防疫警戒,並隨著疫苗陸續分配到地方,屏東全縣目前已有244,874人完成第一劑接種,不只提前10天達成總統蔡英文提出的疫苗覆蓋率25%目標,更在7月26日超越30%,潘縣長特別謝謝所有鄉親和速打站夥伴們齊心努力,才能提前達成目標。
潘孟安指出,百工百業受疫情影響,縣府也整合推出12大紓困措施,降低縣內各行各業重大損失,紓困對象包含居家隔離入住防疫旅館補助、物資銀行擴大發放對象、安心就業薪資差額補貼、安心上工、職訓補助藝文表演團替補助、並提供公有市場租稅減免及延期分期等措施,幫助受影響的基層民眾度過難關。
「網路替代馬路,學習才會快速」,在疫情當下,網路代替馬路政策讓很多小朋友會幫家裡甚至隔壁長輩預約疫苗,也因應各級學校全面停課,為不影響學生學習,屏東縣採取停課不停學措施,潘縣長表示,屏東自2018年積極佈建智慧網路、智慧教室及提升校園光纖化等資訊設備,提供符合教學現場需求的科技教學輔具及暢通網路服務,且已備至足夠的相關設備,讓學生申請使用,而透過各校教師遠距教學、線上自主學習、各數位學習平台,讓孩童學習沒有差距,實現「網路代替馬路」之目標。
潘孟安說,縣府不只努力防疫,也積極整備各項道路維修及防汛措施,除了縣內抽水站、抽水機外,並加強辦理綜合性防洪治水工作,縣府表示,今年度已完成東港第一排水護岸改善工程、塭仔抽水站防潮閘門治理工程等,並進行新園抽水站前池清淤改善作業,有效強化易淹水地區防汛排水能量。
屏東為農業大縣,本年度雖受疫情影響,但縣府積極開拓平台,也推出「防疫屏安箱」,讓民眾在家好好防疫,減少出門採買食材,一推出,網站反應熱烈,讓農產品銷量不減反增,未來縣府也將持續推廣本縣農產品,打造「屏東品牌」,帶領屏東農漁產業再升級,創造屏東農業新價值。
同時也有6部Youtube影片,追蹤數超過3,430的網紅Minidoracat,也在其Youtube影片中提到,Support the stream: https://streamlabs.com/minidoracat 和台主一起玩遊戲的Discord:https://discord.gg/eh8DuR6 遊戲機(Gaming PC) CPU:I9 9900K GPU:MSI GeForce GTX 1...
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因為疫情多了這麼多時間在家
除了運動,我也多花了點時間學英文📕
我真心覺得學習英文最輕鬆有趣的方法就是看美劇啦
能看到比較日常口語的英語而不是課本死文法
除了大家最愛的老友記
其實我覺得摩登家庭更現代更好看(用我人頭擔保)
好看到我已經11季全追完後
從頭第一季再看一次依然覺得好看!
當然從頭看著重更多時間在學他們的語法
但是最近長時間居家之後,真的覺得網路不能開玩笑
平常看影片卡一下沒甚麼感覺
現在居家時間一多,影片稍微多卡幾次我就要崩潰了😤😤😤
我才深刻體會到網速的重要性
於是馬上升級家裡的網路
看劇累了~中間還能拿手機打個電動
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AI 時代的摩爾定律?黃氏定律靠的是自身技術力將 AI 性能年年加倍
作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 12 月 16 日 8:45
1965 年,時任快捷半導體公司工程師,也是後來英特爾(Intel)的創始人之一的戈登·摩爾(Gordon Moore)提出了摩爾定律(Moore’s law),預測積體電路上可以容納的晶體管數目大約每經過 24 個月便會增加 1 倍。
後來廣為人知的每 18 個月晶片性能將提高 1 倍的說法是由 Intel CEO 大衛·豪斯(David House)提出。過去的半個多世紀,半導體行業按照摩爾定律發展,並驅動了一系列的科技創新。
有意思的是,在摩爾定律放緩的當下,以全球另一大晶片公司 NVIDIA 創始黃仁勳(Jensen Huang)名字命名的定律——「黃氏定律(Huang’s Law)」對 AI 性能的提升作出預測,預測 GPU 將推動 AI 性能實現逐年翻倍。
Intel 提出了摩爾定律,也是過去幾十年最成功的晶片公司之一。NVIDIA 作為當下最炙手可熱的 AI 晶片公司之一,提出黃氏定律是否也意味著其將引領未來幾十年晶片行業的發展?
AI 性能將逐年翻倍
受疫情影響,一年一度展示 NVIDIA 最新技術、產品和中國合作夥伴成果的 GTC China 改為線上舉行,黃仁勳缺席今年的主題演講,由 NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally 進行分享。Bill Dally 是全球著名的電腦科學家,擁有 120 多項專利,在 2009 年加入 NVIDIA 之前,曾任史丹佛大學電腦科學系主任。加入 NVIDIA 之後,Dally 曾負責 NVIDIA 在 AI、光線追蹤和高速互連領域的相關研究。
在 GTC China 2020 演講中,Dally 稱:「如果我們真想提高電腦性能,黃氏定律就是一項重要指標,且在可預見的未來都將一直適用。」
Dally 用三個項目說明黃氏定律將如何得以實現。首先是為了實現超高能效加速器的 MAGNet 工具。NVIDIA 稱,MAGNet 生成的 AI 推理加速器在模擬測試中,能夠達到每瓦 100 tera ops 的推理能力,比目前的商用晶片高出一個數量級。
之所以能夠實現數量級的性能提升,主要是因為 MAGNet 採用了一系列新技術來協調並控制通過設備的訊息流,最大限度地減少數據傳輸。數據搬運是 AI 晶片最耗能的環節已經是當今業界的共識,這一研究模型以模組化實現能夠實現靈活擴展。
Dally 帶領的 200 人的研究團隊的另一個研究項目目標是以更快速的光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路。Dally 說:「我們可以將連接 GPU 的 NVLink 速度提高一倍,也許還會再翻番,但電信號最終會消耗殆盡。」
這個項目是 NVIDIA 與哥倫比亞大學的研究團隊合作,探討如何利用電信供應商在其核心網絡中所採用的技術,通過一條光纖來傳輸數十路信號。據悉,這種名為「密集波分複用」的技術,有望在僅一毫米大小的晶片上實現 Tb/s 級數據的傳輸,是如今連網密度的 10 倍以上。
Dally 在演講中舉例展示了一個未來將搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。這意味著,利用「密集波分複用」技術,不僅可以實現更大的吞吐量,光鏈路也有助於打造更為密集的系統。
想要發揮光鏈路的全部潛能,還需要相應的軟件,這也是 Dally 分享的第三個項目——全新程式語言系統原型 Legate。Legate 將一種新的編程速記融入了加速軟件庫和高級運行時環境 Legion,借助 Legate,開發者可在任何規模的系統上運行針對單一 GPU 編寫的程序——甚至適用於諸如 Selene 等搭載數千個 GPU 的巨型超級電腦。
Dally 稱 Legate 正在美國國家實驗室接受測試。
MAGNet、以光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路以及 Legate 是成功實現黃氏定律的關鍵,但 GPU 的成功才是基礎。因此,GPU 當下的成功以及未來的演進都尤其重要。
GPU 是黃氏定律的基礎
今年 5 月,NVIDIA 發布了面積高達 826 平方毫米,整合了 540 億個晶體管的 7 奈米全新安培(Ampere)架構 GPU A100。相比 Volta 架構的 GPU 能夠實現 20 倍的性能提升,並可以同時滿足 AI 訓練和推理的需求。
憑藉更高精度的第三代 Tensor Core 核心,A100 GPU AI 性能相比上一代有明顯提升,此前報導,在 7 月的第三個版本 MLPerf Training v0.7 基準測試(Benchmark)結果中,NVIDIA 的 DGX SuperPOD 系統在性能上開創了 8 個全新里程碑,共打破 16 項紀錄。
另外,在 10 月出爐的 MLPerf Inference v0.7 結果中,A100 Tensor Core GPU 在雲端推理的基準測試性能是最先進 Intel CPU 的 237 倍。
更強大的 A100 GPU 迅速被多個大客戶採用,迄今為止,阿里雲、百度智能雲、滴滴雲、騰訊雲等眾多中國雲服務提供商推出搭載了 NVIDIA A100 的多款雲服務及 GPU 實例,包括圖像辨識、語音辨識,以及計算流體動力學、計算金融學、分子動力學等快速增長的高性能計算場景。
另外,新華三、浪潮、聯想、寧暢等系統製造商等也選擇了最新發布的 A100 PCIe 版本以及 NVIDIA A100 80GB GPU,為超大數據中心提供兼具超強性能與靈活的 AI 加速系統。
Dally 在演講中提到:「經過幾代人的努力,NVIDIA 的產品將通過基於物理渲染的路徑追蹤技術,即時生成令人驚豔的圖像,並能夠借助 AI 構建整個場景。」
與光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路需要軟硬體的匹配一樣,NVIDIA GPU 軟硬體的結合才能應對更多 AI 應用場景苛刻的挑戰。
Dally 在此次的 GTC China上首次公開展示了 NVIDIA 對話式 AI 框架 Jarvis 與 GauGAN 的組合。GauGAN 利用生成式對抗網路,只需簡略構圖,就能創建美麗的風景圖。演示中,用戶可通過語音指令,即時生成像照片一樣栩栩如生的畫作。
GPU 是黃氏定律的基礎,而能否實現並延續黃氏定律,僅靠少數的大公司顯然不夠,還需要眾多的合作夥伴激發對 AI 算力的需求和更多創新。
黃氏定律能帶來什麼?
NVIDIA 已經在構建 AI 生態,並在 GTC China 上展示了 NVIDIA 初創加速計劃從 100 多家 AI 初創公司中脫穎而出的 12 家公司,這些公司涵蓋會話人工智慧、智慧醫療 / 零售、消費者網路 / 行業應用、深度學習應用 / 加速數據科學、自主機器 / IoT / 工業製造、自動駕駛汽車。
智慧語音正在改變我們的生活。會話人工智慧的深思維提供的是離線智慧語音解決方案,在佔有很少空間的前提下實現智慧交互,語音合成和語音辨識保證毫秒級響應。深聲科技基於 NVIDIA 的產品研發高質量中英文語音合成、聲音定制、聲音複製等語音 AI 技術。
對於行業應用而言,星雲 Clustar 利用 NVIDIA GPU 和 DGX 工作站,能夠大幅提升模型預測精確度以及解決方案處理性能,讓傳統行業的 AI 升級成本更低、效率更高。
摩爾定律的成功帶來了新的時代,黃氏定律能否成功仍需時間給我們答案。但這一定律的提出對 AI 性能的提升給出了明確的預測,並且 NVIDIA 正在通過硬體、軟體的提升和創新,努力實現黃氏定律,同時藉生態的打造想要更深遠的影響 AI 發展。
黃氏定律值得我們期待。
附圖:▲ NVIDIA GPU 助推 AI 推理性能每年提升 1 倍以上。(Source:影片截圖)
▲NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally。
▲ 搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。
資料來源:https://technews.tw/2020/12/16/huang-law-predicts-that-ai-performance-will-double-every-year/?fbclid=IwAR1vXHWAGt_b8nDRW6VUqzpAINX_n_DzJ0KwJvdBnl18s8Q1A3Thk7hgBoI
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