克日,由安琪拉游戏自主研发、帝国影游刊行的近现代军事战争RTS游戏Iron Conflict(中文名:猛火战马)正式公布,将在2021年1月8日开启Steam抢先体验,国区售价50元,本作支持简体中文、繁体中文、英文、俄语、土耳其语5种语言,官方同时还发布了先导预告片。   《猛火战马》(Iron Conflict)由虚幻4引擎打造而成,是一款以近现代军事战争为配景,主打多人在线竞技的即时计谋游戏,游戏高度模仿了二战至今的数百种经典武装载具,玩家将作为批示官,在每场战斗中自由操控3组单元,好比99A主战坦克、F-22隐身战斗机......虽然还需要操作禁止干系和战术能力,在与敌方同盟的竞赛...... Last article READ

关注AI/ML的小伙伴看过来:AWS年度盛会机器学习部分专家解读

导读:全球云计算产业的年度盛会亚马逊 re:Invent 2020 已经进入第三周的议程了。过去的两周里,AWS 专家与合作伙伴发表了数百场演讲和课程,在数十个领域分享了最新的商业实践成果。与此同时,AWS 的一众全新产品和服务都在本次盛会上亮相,令全球云计算产业从业…

全球云计算产业的年度盛会亚马逊 re:Invent 2020 已经进入第三周的议程了。过去的两周里,AWS 专家与合作伙伴发表了数百场演讲和课程,在数十个领域分享了最新的商业实践成果。与此同时,AWS 的一众全新产品和服务都在本次盛会上亮相,令全球云计算产业从业者大呼过瘾。

12 月 9 日, AWS 全球机器学习副总裁 Swami Sivasupamanian 发表了本次大会首个机器学习和人工智能主题演讲,展示了 AWS 关于人工智能与机器学习的最新全景蓝图,并宣布了一系列新服务和新功能,旨在带来更加便利、使用人群更为广泛的机器学习技术。

日前,InfoQ 大咖说特别邀请到了 AWS 深度学习平台工程师吴勇老师,为大家逐个解析 AWS 最新发布的机器学习服务 — 聊了聊这些 AI 产品解决了哪些现有的痛点和问题,为广大 AI 从业人员带来了哪些利益,以及它们的应用场景和背后的技术细节。

本文总结自大咖说吴勇老师分享内容,有删改。

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Amazon SageMaker,为开发者带来端到端的机器学习服务

在加入 AWS 之前,吴勇老师在软件设计和研发领域已经有了丰富的经验,主要专注于深度学习模型的分布式训练和推理优化两大领域。吴老师所在的人工智能团队在 2017 年发布了 Amazon SageMaker,这一产品也被 Swami 在主题演讲中称为“端到端的机器学习服务”。

在吴老师看来,所谓“端到端”,是指从数据采集、数据清洗、数据准备,到模型搭建、模型训练和推理,整个 AI 应用研发过程中的所有环节和领域,Amazon SageMaker 都提供了解决方案。例如,Amazon SageMaker Data Wrangler 可以帮助用户准备数据,使用 Amazon SageMaker Studio 可视化构建模型,利用 Amazon SageMaker Debugger 寻找模型瓶颈、Amazon SageMaker Neo 优化模型、Amazon SageMaker Edge Manager 在边缘设备上部署模型,等等。

吴老师还提到,Amazon SageMaker 发布三年来已经赢得了大量客户,且使用量仍在呈指数级增长。经过多年迭代,Amazon SageMaker 如今成长为强大的机器学习平台,即使是欠缺 AI 领域知识的开发者也可以利用 Amazon SageMaker 完成一些机器学习领域的工作。

AWS Trainium 和 AWS Inferentia:AWS 踏入机器学习底层硬件领域

在本届亚马逊 re:Invent 大会上,AWS 推出了全新的自研机器学习训练芯片:专注于训练任务的 AWS Trainium。自此 AWS 有了自研的 AI 推理芯片 AWS Inferentia 和训练芯片 Trainium。

AWS Inferentia 芯片能够提供比传统 GPU 高出 30% 的模型推理计算吞吐量,每次推理成本可下降 45%;而预计明年正式推出的 AWS Trainium 则继承了前者的性能和成本优势,将成为业界性能最强大的云端训练芯片。两款芯片共用一套 Neuron SDK,用户可以通过 SDK 在两款芯片上调用 TensorFlow Pytorch、Mxnet 等原生框架。目前,AWS Inferentia 已经在实践中得到了很多用户的良好反馈,知名的 Amazon Alexa 服务改用这款芯片后,推理成本下降了 25%。AWS 对 Trainium 芯片也信心十足,希望大家保持期待。

Amazon SageMaker Distributed Training:突破业界长期难题

模型训练是机器学习用户在 AI 生产流程中的关键环节。通过分布式模型训练,用户可以用更多计算资源来缩短训练时间,快速达成业务目标。

新推出的 Amazon SageMaker Distributed Training 对 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等原生框架做了很多优化工作,在网络、内存、IO 吞吐等方面也做了改进,提升了训练性能。此外,Amazon SageMaker 还可以自动为用户完成复杂的模型切分、数据切分工作,服务提供的自动化配置能力,相比用户手动配置,提升了高达 40% 的效果。总体而言,Amazon SageMaker Distributed Training 可以帮助用户突破传统分布式训练流程面临的种种困难,大大提升大规模训练的业务效率。

Amazon SageMaker Data Wrangler:简化数据准备复杂流程

机器学习工作的第一步:数据准备,是一个繁琐的流程。因为数据源格式可能多种多样,数据规范、特征整合等任务非常耗时耗力。如今,AWS 发布的 Amazon SageMaker Data Wrangler 可以大大简化这一过程。它提供了与 Amazon SageMaker Studio 集成的可视化工具来导入数据源,可以方便地找出需要的特征并做定制处理,在后台自动化完成大部分复杂的工作,最后一键导出到 S3 等云端存储上,为模型训练做好准备。

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导读:如果不谨慎对待AI,未来它可能成为人类的终结者。 钢铁侠马斯克(Musk)曾经不止一次在公开社交平台表达对AI的担忧。 不过,并非所有科技大佬都对AI持悲观态度,贝索斯(Bezos)、扎克伯格(Zuckerberg)等人都抨击过马斯克的AI威胁论。扎克伯格认为,AI技术... 如果不谨慎对待AI,未来它可能成为人类的终结者。钢铁侠马斯克(Musk)曾经不止一次在公开社交平台表达对AI的担忧。不过,并非所有科技大佬都对AI持悲观态度,贝索斯(Bezos)、扎克伯格(Zuckerberg)等人都抨击过马斯克的AI威胁论。扎克伯格认为,AI技术的推动是为了让世界运转的更高效,帮助人们生活得更美......Next article READ

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