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北京“空中课堂”上新将覆盖中小学全年级

京报讯(记者 方怡君)今天(3月16日)开始,北京市中小学生线上学习进入第二阶段。北京市教委组织名师录制线上课程,在原有初三、高三复习课的基础上增加高一、高二的复习课。初二年级学生地理、生物学科学业水平考试复习课与初三年级地理、生物复习课程相同。

这些课程将通过多个渠道播放。电视播放载体调整为歌华有线,共推出12个“空中课堂”电视频道(频道号为501~512)。北京市教委表示,将根据疫情需要逐步开通不同年级频道。

计算储存一体化 或成下一代系统入口

那么,为何人工智能需要如此强大的计算能力?计算能力是否会限制人工智能的发展?我们能否不断满足人工智能持续扩大的计算需求?

人工智能计算力展现五大发展趋势

基础研究是科技创新的源头。通知提到,2020年浙江将支持之江实验室争创国家实验室,布局首批省实验室2-3家。发挥浙江大学、西湖大学的引领带动作用,支持中科院宁波材料所、中科院肿瘤与基础医学研究所、清华长三角研究院等建设新型研发机构。加快建设北航中法航空大学。支持阿里达摩院等企业研发机构抢占科技创新制高点。

2月28日,在湖南省政府新闻办举行的新闻发布会上,湖南扶贫办主任王志群介绍:截至当天,湖南2963家扶贫车间已复工1925家;在岗务工人数52872人,其中贫困人口务工数20752人。全省2019年底建档立卡贫困对象务工人数为191万人,现已实现108.4万人复工,其中省外复工58.8万人。

北京数字学校网站同步为学生提供课程点播服务。腾讯、阿里(优酷)、百度、字节跳动(抖音)、快手、中文在线、一下科技等互联网企业,也同步开通北京数字学校“空中课堂”专栏提供点播服务。

据了解,最先进的自然语言处理模型XLNet约有4亿模型参数。据估算,人脑中细胞间互联轴突个数在百万亿到千万亿数量级。显然AI在认知问题上离我们追求的所谓通用人工智能还有巨大差距,而要达到通用人工智能的水平,预计研究所需要的计算能力和计算系统的能源效率将比现在至少提高几个数量级。因此人工智能要进一步突破,必须采用新的计算架构,解决存储单元和计算单元分离带来的算力瓶颈。

“现在人工智能运用的深度学习框架,多数依赖大数据进行科研训练,形成有效模型,这些都需要较高的计算力。”谭茗洲指出,当前随着人工智能算法模型的复杂度和精度愈来愈高,互联网和物联网产生的数据呈几何倍数增长,在数据量和算法模型的双层叠加下,人工智能对计算的需求越来越大。无疑,人工智能走向深度学习,计算力已成为评价人工智能研究成本的重要指标。可以说,计算力即是生产力。

当前,防控工作正处在最吃劲的关键阶段,推进复工复产的同时也要防止疫情进一步蔓延。此时,铁路部门推出的精准复工专列既降低疫情传播风险,又保障了复工复产的员工及时返岗。近日,江苏首趟开往山西朔州的复工专列也从徐州站出发,这不仅是精准复工复产的体现,也为保复工、稳就业、稳定经济发展提供了有力的支撑。

互联网数据中心(IDC)与浪潮联合发布的《2019—2020中国人工智能计算力发展评估报告》指出,全球新创建的数据量将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB。随着数据持续爆炸性增长及算法的不断演进,未来算力仍有很大的发展空间。

谭茗洲说,目前人工智能的无用计算较多。现在人工智能还像不断灌水一样,处在输入数据、调整参数的阶段,是个“黑盒子”模式,特别在图片视频方面消耗很多能量,而其中真正的有效计算却不多,非常浪费能源。今后AI有待在“可解释性”上进行突破,搞清是什么原因导致后面的结果,这样可以精准运用数据和算力,大大减少运算量。这也是目前重要的研究课题,将大大推动深度学习的发展。

据介绍,人工智能最大的挑战之一是识别度不高、准确度不高,提高准确度就要提高模型的规模和精细度,提高线下训练的频次,这需要更强的计算力。准确度也是算出来的,比如大型互联网公司或者知名人工智能创业公司,有能力部署规模比较大的人工智能计算平台,算法的模型已经达到千亿参数、万亿的训练数据集规模。

“虽然目前阶段计算力还谈不上限制人工智能的发展,但计算力确实提高了参与人工智能研究的门槛。”谭茗洲指出。

近日,脸谱(Facebook)人工智能副总裁杰罗姆·佩森蒂在接受《连线》杂志采访时认为,AI科研成本的持续上涨,或导致我们在该领域的研究碰壁,现在已经到了一个需要从成本效益等方面考虑的地步,我们需要清楚如何从现有的计算力中获得最大的收益。

而除了计算存储一体化的趋势,量子计算或是解决AI所需巨额算力的另一途径。目前量子计算机的发展已经超越传统计算机的摩尔定律,以传统计算机的计算能力为基本参考,量子计算机的算力正迅速发展。

“2016年3月,谷歌人工智能阿尔法围棋(AlphaGo)战胜韩国棋手李世石时,人们慨叹人工智能的强大,而其背后巨大的‘付出’却鲜为人知——数千台服务器、上千块CPU、高性能显卡以及对弈一场棋所消耗的惊人电量。”远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲在接受科技日报记者采访时表示。

2020年伊始,阿里达摩院发布《2020十大科技趋势》报告显示,在人工智能方面,计算存储一体化,类似于人脑,将数据存储单元和计算单元融为一体,能显著减少数据搬运,极大提高计算并行度和能效。

人工智能“动脑” 背后算力消耗惊人

课程内容上,延续“初、高三的中高考复习指导”,围绕核心内容开展试题的分析,做解题的指导,并在课上给学生留作业,作业答案可在北京数字学校网站由学生查对。歌华有线电视于3月16日(周一)开通初三年级频道(频道号509)和高三年级频道(频道号512)。

此外,该省还将创新科技成果转化机制,健全科技大市场体系,力争全年技术交易额达到800亿元,推动2000个授权发明专利产业化。建设浙江知识产权交易中心,打造知识产权强省。深入实施“双倍增”计划,新增高新技术企业4000家、科技型中小微企业10000家。(完)

复工专列的开行,于铁路而言是适应市场的改革之举,于企业而言是恢复正常生产经营的刚需,于员工而言是解决安全返岗难题的“实招”。如此多赢的创新之举,离不开地方政府的协调、铁路的科学调度,以及多部门的协力共助。希望铁路、公路、航空等交通部门能够和地方企业通力合作、共克时艰,为复工复产提供有力支撑。

人工智能为何如此耗费算力?具体而言,在经典的冯·诺伊曼计算机架构中,存储单元和计算单元泾渭分明。运算时,需要将数据从存储单元读取到计算单元,运算后会把结果写回存储单元。在大数据驱动的人工智能时代,AI运算中数据搬运更加频繁,需要存储和处理的数据量远远大于之前常见的应用。当运算能力达到一定程度,由于访问存储器的速度无法跟上运算部件消耗数据的速度,因此再增加运算部件也无法得到充分利用,就形成了所谓的冯·诺伊曼“瓶颈”或“内存墙”问题。这就如同一台马力强劲的发动机,却因为输油管的狭小而无法产生应有的动力。

“相比云计算和大数据等应用,人工智能对计算力的需求几乎无止境。”中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东指出。

据介绍,计算存储一体化正在助力、推动算法升级,成为下一代AI系统的入口。存内计算提供的大规模更高效的算力,使得AI算法设计有更充分的想象力,不再受到算力约束。从而将硬件上的先进性,升级为系统、算法的领先优势,最终加速孵化新业务。

王恩东曾指出:“计算力的提升对体系结构提出挑战。在半导体技术逐步接近极限的情况下,计算机发展迎来体系结构创新的黄金期,计算力的提升将更多通过体系结构创新来满足。”

显然,频繁的数据搬运导致的算力瓶颈,已经成为对更为先进算法探索的限制因素。而算力瓶颈对更先进、复杂度更高的AI模型的研究将产生更大影响。

该报告公布的最新中国人工智能计算力城市排名显示:排在前5位的城市依次为北京、杭州、深圳、上海、广州;排名6—10位的城市是合肥、苏州、重庆、南京、西安。

然而,计算存储一体化的研究无法一蹴而就。这个报告提出策略,对于广义上计算存储一体化计算架构的发展,近期策略的关键在于通过芯片设计、集成、封装技术拉近存储单元与计算单元的距离,增加带宽,降低数据搬运的代价,缓解由于数据搬运产生的瓶颈;中期规划是通过架构方面的创新,设存储器于计算单元中或者置计算单元于存储模块内,可以实现计算和存储你中有我,我中有你;远期展望是通过器件层面的创新,实现器件既是存储单元也是计算单元,不分彼此,融为一体,成为真正的计算存储一体化。近年来,一些新型非易失存储器,如阻变内存,显示了一定的计算存储融合的潜力。

复工复产不仅是维持经济社会发展的“刚需”,更可以为抗疫前线提供充足的“武器”和“弹药”。如说疫情之初,“闷在家”是有效之举,那现在的复工“动起来”也将为战胜疫情提供有力支撑。在确保疫情防控到位的前提下,尽快恢复人们正常的生产生活、为人民生活提供有力物质保障,将成为稳定社会秩序、实现战疫胜利的关键。

本报长沙3月1日电 (记者何勇)湖南省浏阳市湖南倬亿打火机制造有限公司生产车间内,贫困户员工周晓玲正一丝不苟地装机头……周晓玲和他儿子都在这个企业上班,全家已实现脱贫。浏阳市大力实施产业扶贫工程,在全市建立了113个就业扶贫车间(基地)。为帮助贫困户就业增收,全市在做好各项疫情防控工作的基础上,优先安排扶贫车间复工,目前绝大多数扶贫车间已经复工生产。

疫情防控是一场没有硝烟的战争,而有序推进复工复产是减缓疫情对我国各方面产生短期负面冲击的有效举措。冲击是短期的,总体是可控的,相信只要各行各业扛起责任、经受住考验,统筹推进抗疫和生产工作,就能夺取打赢疫情防控阻击战和实现今年经济社会发展目标的双胜利。

目前,市级课程每天上午9:00~11:00首播,下午13:00~15:00和15:00~17:00重播,学生也可以通过回放方式回看。

通知指出,今年浙江省将聚焦“尖峰计划”“尖兵计划”“领雁计划”“领航计划”四大科技攻关计划,提升科技原始创新能力,抢占科技制高点;加快建设“互联网+”和生命健康科创高地,谋划建设新材料科创高地,基本建成创新型省份。

发放稳岗补贴、协助采购口罩等防疫物资、包车接送……湖南各地采取各种措施,推动扶贫车间早日复工。2月27日早7点半,郴州市苏仙区许家洞镇大禾村村民唐玉梅戴着口罩加快脚步,前往佳兴电子大禾村扶贫车间上班;测体温、登记职工“两点一线”出勤表后,唐玉梅卷起长发,戴好袖套,坐在工位上开始刮磁环细渣:“一天可以刮几千个,计件领薪。”机器声嗡嗡响,沉寂一个月的“扶贫车间”又热闹了起来……

“我们还充分发挥驻企防疫联络员和一线扶贫干部的作用,对带贫企业实行‘一企一人一策’精准帮扶。”王志群表示,截至2月25日,湖南待复(开)工扶贫项目数41746个,其中已复(开)工扶贫项目数29440个,复(开)工率70.5%。

报告还提出了未来人工智能计算力发展的5个重要趋势,一是到2022年,人工智能推理市场占比将超过训练市场;二是预计到2023年,中国人工智能基础架构市场未来5年复合增长率将达到33.8%,是中国整体基础架构市场增速的3倍以上;三是5G和物联网将推动边缘、端侧人工智能基础架构的快速发展;四是人工智能与云的融合将进一步加速,未来5年AIaaS(人工智能基础设施即服务)市场规模的年复合增长率预计达到66%;五是随着计算力的提升,越来越多的企业将参与到人工智能开源软件的研发和行业性能评测基准的建设中。

谭茗洲表示,未来人工智能的突破,除了不断提升技术本身之外,还需要全球各国协同创新,融合发展,探索新的合作模式,如采取共享思维,调动世界各方面的计算资源集中发力,以降低计算的巨大成本。

除了研发资金的增长,在计算力爆发之前的很长一段时间,产生数据的场景随着互联网的发展渗透到生活、生产的各个角落,并且随着通讯技术的进步,尤其是5G的商用,使得产生数据的基础场景覆盖面和深度达到新的层次,数据的生产也将达到一个新的数量级。

疫情稍一控制,车间所在的苏仙区人社局、扶贫办、驻村扶贫工作队专人上门服务,联系采购紧缺的防疫物资,为车间制订复工复产防疫方案。驻村扶贫工作队队长蒋德成说,经过各部门协调调度,大禾村扶贫车间于2月22日顺利开工; 2月28日成功交出今年的第一批货。苏仙区对3月10日前复工复产的工业企业,复工人数50人以上按100元/人的标准(建档立卡贫困户按200元/人),复工人数100人以上按200元/人的标准(建档立卡贫困户按300元/人),给予一次性招工稳岗补贴。苏仙区共有13个扶贫车间,共吸纳近2000人就业,其中贫困劳动力100余人,目前已全部复工复产。

数据搬运频繁 “内存墙”问题凸显

新冠肺炎疫情发生后,经过全国人民的众志成城、协力抗疫,疫情防控形势不断向好。当前,虽然防控工作取得了阶段性成效,但疫情对我国经济社会发展也造成了一定程度的影响,要统筹好疫情防控和经济社会发展,有序推进复工复产就显得尤为重要。

佳兴电子大禾村扶贫车间主管负责人付小银是湖北人,受疫情影响,他春节没回家,一直住在工厂。年前公司就下了大量订单;车间30余名职工,都是村里留守家庭妇女和贫困户。