「现在什么游戏赚钱」IIWeekly| 《金融时报》:谷歌已实现量子霸权; GitLab 获近3 亿美元新融资,Dev

2019-10-08 10:53:56 198 网赚资源 IIWeekly,金融时报,谷歌,实现,量子,霸权,GitL

至少从市场发展现状来看,DevOps 的市场前景极广阔。据 IDC 发布的数据报告预测,DevOps 的软件市场规模到 2022 年,将从 2017 年的 39 亿美元,增长到 80 亿美元。Grand View Research 则预测到 2025 年,全球 DevOps 市场规模将达到 128.5 亿美元,复合年增长率达到 18.6%。同时,公有云模式的 DevOps 服务发展更为快速,2017 年公有云 DevOps 服务投入 13.6 亿美元,到 2022 年预计将达到 46.9 亿美元,年复合增长率为 28.1%。

不过,在 DevOps 这片快速增长的市场,还没有出现像绝对垄断者地位的公司。目前较为知名的 DevOps 服务提供商里,即有 IBM、Red Hat、亚马逊、谷歌、微软、甲骨文等传统软件大公司,也有 Atlassian 以及 GitLab 这类没有上市、相对独立的创业公司。


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迅速增长的 DevOps 市场规模

由于整个 DevOps 市场还涉及到系统集成商、开发服务提供商以及网络服务提供商等其他业务,竞争状况十分复杂。但相比其他软件公司,GitLab要面临的困扰更小。开源社区的定位天然让 GitLab 比其他玩家更了解用户需求。虽然产品成熟度可能与成熟的软件公司还有一定差距,但这至少是一条可以不用卖身的路。


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华为云发布 112 款云服务

9 月 19 日消息,在 2019 华为全联接大会上,华为云发布 112 款云服务(69 款基于鲲鹏处理器的云服务和 43 款基于昇腾处理器的云服务)。

基于鲲鹏处理器的 69 款华为云鲲鹏云服务具有以下优势:端云同构,原生应用性能提升 80%;多核架构,大数据处理耗时降低 35%;全栈鲲鹏混合云。

基于昇腾(Ascend)处理器,华为云新推出 43 款 AI 云服务。其中,基于昇腾处理器的高性能,AI 云服务器可将性能提升 2 倍以上,广泛用于 AI 推理、AI 训练、自动驾驶训练等多种场景。也发布了多项业界领先的创新服务:华为云图像搜索服务、内容审核服务升级,性能提升的同时价格下降 70%;发布业界首个企业级知识图谱云服务;华为自动驾驶云服务 (Octopus 八爪鱼) 正式上线。(来源:钛媒体)

《金融时报》:谷歌已实现量子霸权

9 月 21 日据英国《金融时报》报道,谷歌声称已经达到「量子霸权」,打造出第一台能够超越当今最强大的超级计算机能力的量子计算机。该计算机能够在 3 分 20 秒内执行一个计算,而同样的计算用当今最强大的超级计算机 Summit 进行,需要约 10000 年。


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研究人员表示,这意味着量子计算机实现了「量子霸权」(quantum supremacy,亦称量子优势),即使用量子计算设备解决经典计算机实际上无法解决的问题的潜在能力。与经典计算机的基本二进制位元不同,量子比特或量子位元(qubits)可以同时表示0或1。通过把量子位元串在一起,它们能代表的状态数呈指数级增长,使得立即计算数百万种可能性成为可能。

据研究人员称,该系统只能进行一次单一的、技术性很强的计算,使用量子计算机解决实际问题还需要数年时间。但对《金融时报》的报道,谷歌拒绝置评。(来源:新智元)

IBM 推出全球首台 53 位量子计算机

据外媒报道,2019 年 9 月 18 日,IBM 在纽约举行了新量子计算中心的开幕仪式。并且 IBM 宣布,该公司将很快向 IBM Q Network 的客户提供一台 53 量子位的量子计算机——这是迄今为止可供外部使用的最大的通用量子计算机,它有 53 个量子位,构成了系统核心基本数据处理元件,新系统定于 10 月中旬上线。

这台拥有 53 个量子位的新机器引入了许多新技术,比 20 位量子计算机有了可观的提升,它的中心本质上是 IBM 量子机器的数据中心,它还将配备五台 20-qubit 机器,将在下个月增加到 14 台。新技术的引入为公司的云部署提供更大更可靠的基础,因为它拥有更紧凑的定制电路,可用于改善扩展性和降低错误率,处理器设计也进行了升级。

IBM 表示,他们正在与多方进行密切合作,推动量子计算的进步,因为这至关重要——量子计算机将有助于解决当今经典计算机不可能解决的计算问题,包括模拟医疗药物和材料科学中使用真实分子的复杂性、优化金融投资绩效等。(来源:CSDN)

华为发布 AI 训练集群 Atlas 900:比原世界纪录快 10 秒

9 月 18 日,华为发布由数千颗昇腾 910 处理器组成的全球最快 AI 训练集群 Atlas 900。此次发布的 Atlas 900 AI 训练集群由数千颗昇腾 910 AI 处理器互联构成,每颗昇腾 910 AI 处理器内置 32 个达芬奇 AI Core,单芯片提供比业界高一倍的算力。集群总算力达到 256P~1024P FLOPS @FP16,相当于 50 万台 PC 的计算能力。


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ResNet-50 模型训练被称为衡量 AI 计算能力的「金标准」,Atlas 900 用 59.8 秒完成了训练,比原世界纪录快了 10 秒。

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