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在鋼鐵行業(yè)“去杠桿”開局之年，鋼鐵工業(yè)協(xié)會(下稱“中鋼協(xié)”)已兩度組織召開“去杠桿”相關會議。2個月之前，中鋼協(xié)將鋼鐵行業(yè)“去杠桿”的目標定為：在3-5年內(nèi)將鋼鐵行業(yè)的平均資產(chǎn)負債率降到60以下。 --從中鋼協(xié)網(wǎng)站獲悉，日前，根據(jù)-鋼鐵煤炭去產(chǎn)能部際聯(lián)席會議的要求，在銀監(jiān)會指導下，中鋼協(xié)在安徽馬鞍山召開了典型鋼鐵企業(yè)“去杠桿”交流-。會議重點研究了當前鋼鐵企業(yè)“去杠桿”工作所面臨的困難和問題，討論了下一步“去杠桿”和順利推進市場化債轉股工作的措施和方法，交流了“去杠桿”典型鋼鐵企業(yè)在資本結構、負債結構中短-比例過-方面的情況。 中鋼協(xié)-會長顧建國在會上表示，鋼鐵企業(yè)去杠桿要有整體的設計，要與深化國有企業(yè)改革結合在一起，各典型鋼鐵企業(yè)應當根據(jù)行業(yè)的發(fā)展規(guī)劃、企業(yè)的產(chǎn)品定位和區(qū)域定位，研究適合于企業(yè)實際情況的“一企一策”去杠桿方案，并在此基礎上研究各鋼鐵企業(yè)去-實際工作措施和方法。 顧建國-，當前的工作重點是解決部分典型鋼鐵企業(yè)結構問題，各典型鋼鐵企業(yè)要按照鋼鐵煤炭去產(chǎn)能部際聯(lián)席會議要求，認真提供相關的長-、短-、表外的信息數(shù)據(jù)，盡快研究提出優(yōu)化結構的工作方案。
人們越來越--的前景及其潛在的-力，而能否發(fā)展出具有運算能力且符合市場的芯片成為-平臺的關鍵一役。由此，2016年成為芯片企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)-們在芯片領域展開部署的一年。而在這其中，英偉達保持著的-。但隨著包括谷歌、-、微軟、亞馬遜以及百度在內(nèi)的-相繼加入決戰(zhàn)，-領域未來的格局如何，仍然待解。
在2016年，-都看到了-的前景和其潛在的-力，但不管是alphago還是自動駕駛汽車，要想使得任何精妙算法得以實現(xiàn)，其基礎是硬件的運算能力：也就是說，能否發(fā)展出運算能力又符合市場需求的芯片成為了-平臺的關鍵一役。
因此，-疑問，2016年也成為了芯片企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)-們在芯片領域展開部署的一年：先有cpu芯片-因特爾年內(nèi)三次大手筆收購-和gpu領域企業(yè)；后有谷歌-開發(fā)自己的處理系統(tǒng)，而蘋果、微軟、-和亞馬遜也都紛紛加入。
而在這其中，者英偉達（nvidia）因其在-領域的優(yōu)勢使其成為了資本市場的寵兒：在過去的一年中，曾經(jīng)以游戲芯片見長的nvidia股價從十幾年的-30美元迅速-至120美元。
就當資本市場都在猶豫是否-風口使得英偉達股價虛高時，2月10日，英偉達發(fā)布2016年第四季度的財報顯示，其營收同比增長55，
“正當intel、微軟等-投資-為基礎的芯片技術時，英偉達已經(jīng)以q4財報顯示，這家已經(jīng)在-領域投資將近12年的芯片企業(yè)已經(jīng)開始就此收獲-的盈利�！奔夹g-家theresepoletti在其財報發(fā)布后-。
研究機構tracticallc估計，由于-學習項目產(chǎn)生的硬件花費將從2015年的4360萬美元，上升到2024年的41億美元，
正是這一龐大的市場吸引著谷歌、-、微軟、亞馬遜以及百度在內(nèi)的-相繼-企業(yè)向-領域的技術轉向�！霸�-相關技術上，目前英偉達仍然保持著的，但隨著包括谷歌在內(nèi)的tpu等技術不斷推向市場，未來的ai硬件格局仍然待解�！币晃徊槐憔呙臍W洲從業(yè)人員表示。
英偉達在gpu領域-
根據(jù)英偉達公布的年報，其主要的業(yè)務領域均出現(xiàn)了兩位數(shù)以上的增長。除了其一直占有優(yōu)勢的游戲業(yè)務增長之外，其更多的漲幅事實上來自于數(shù)據(jù)中心業(yè)務和自動駕駛兩大全新業(yè)務板塊。
年報數(shù)據(jù)顯示，數(shù)據(jù)中心業(yè)務有138的增長，而自動駕駛有52的增長。
“事實上，這是整個英偉達財報里具有說明力的內(nèi)容，因為數(shù)據(jù)業(yè)務和自動駕駛的增長-上是-和-學習的發(fā)展所激發(fā)的�！币晃幻绹嬎銠C硬件分析師表示。
在目前的-學習領域，把神經(jīng)網(wǎng)絡投入實際應用要經(jīng)歷兩個階段：首先是訓練，其次是執(zhí)行。從目前的環(huán)境來看，訓練階段非常需要處理大量數(shù)據(jù)的gpu（圖形處理器，下同），也就是以游戲和高度圖形化的應用做圖像渲染起家的英偉達的領域；而在轉型階段則需要處理復雜程序的cpu，也就是微軟十幾年來的領域。
“英偉達目前的成功事實上代表了gpu的成功，它正是早的gpu者之一�！鄙鲜鲂袠I(yè)分析師表示。
-學習神經(jīng)網(wǎng)絡尤其是幾百上千層的神經(jīng)網(wǎng)絡，對-計算需求非常高，而gpu對處理復雜運算擁有天然的優(yōu)勢：它有-的并行矩陣計算能力，對于神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和分類都可以提供-的加果。
舉個例子，研究員不用一開始就人工定義一個人臉，而是可以將幾百萬個人臉的圖像展示出來，讓計算機自己定義人臉應該是什么樣子的。學習這樣的例子時，gpu可以比傳統(tǒng)處理器快速，-加快了訓練過程。
因此，搭載gpu的-計算機已經(jīng)成為訓練各種-神經(jīng)網(wǎng)絡的-，比如google大腦早期就是使用nvidia的gpu做-學習�！拔覀冋诖罱ㄒ豢顜в�-功能的-裝置，因此需要找到的芯片，gpu是我們的�！睔W盟ar初創(chuàng)企業(yè)quineceogunleikgroven在今年一月的ces（消費電子展）現(xiàn)場向本報-表示。
目前，谷歌、facebook、微軟、twitter和百度等互聯(lián)網(wǎng)-，都在使用這種叫做gpu的芯片，讓服務器學習-的照片、視頻、聲音文檔，以及社交媒體上的信息，來-搜索和自動化照片標記等各種各樣的軟件功能。一些汽車制造商也在利用這項技術，開發(fā)可以感知周圍環(huán)境、避開危險區(qū)域的無人駕駛汽車。
除了在gpu和圖形計算領域長期，英偉達也是早一批在-領域進行投資的科技公司。2008年，當時在斯坦福做研究的吳恩達發(fā)表了一篇用gpu上的cuda進行神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的。2012年“-學習三-”之一geoffhilton-alexkrizhevsky用英偉達的geforce顯卡在imagenet-圖像識別準確率大幅提升，這也是英偉達ceo黃仁勛時常提到的英偉達注重-學習的開端。
有報告顯示，上目前約有3000多家ai初創(chuàng)公司，大部分都采用了nvidia提供的硬件平臺。
“-學習被證明是非常有效的。”黃仁勛在季報2月10日的發(fā)布會中表示。在列舉目前gpu計算平臺正在-、云計算、游戲和自動駕駛領域快速展開應用的同時，黃仁勛表示，在未來數(shù)年間，-學習將會成為計算機計算的一種基礎性的-工具。
amd和intel-的ai演變
-和芯片制造商關注著所有互聯(lián)網(wǎng)-的一舉一動。僅僅以英偉達的數(shù)據(jù)中心業(yè)務為例，在很長一段時間以來，該公司一直為谷歌提供數(shù)據(jù)服務。
英偉達并非gpu的者，-intel和amd都在這一領域有著不同的優(yōu)勢。
2016年11月，intel公司發(fā)布了一個叫做nervana的ai處理器，他們宣稱會在明年年中測試這個原型。如果一切進展順利，nervana芯片的終形態(tài)會在2017年底面世。這個芯片名稱基于intel早前購買的一個叫做nervana的公司。按照intel的人所說，這家公司是上家專門為ai打造芯片的公司。
intel公司-了一些關于這個芯片的一些細節(jié)，按照他們所說，這個項目代碼為“l(fā)akecrest”，將會用到nervanaengine和neondnn相關軟件。這款芯片可以加速各類神經(jīng)網(wǎng)絡，例如谷歌tensorflow框架。
芯片由所謂的“處理集群”陣列構成，處理被稱作“活動點”的簡化數(shù)-算。相對于浮點運算，這種方法所需的數(shù)據(jù)量更少，因此帶來了10倍的性能提升。
lakecrest利用私有的數(shù)據(jù)連接創(chuàng)造了規(guī)模、速度更快的集群，其拓撲結構為圓環(huán)形或其他形式。這幫助用戶創(chuàng)造、更多元化的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。這一數(shù)據(jù)連接中包含12個100gbps的雙向連接，其物理層基于28g的串并轉換。
tpu與fpga可能的-
在上述芯片-進行gpu領域的提升之外，有更多的企業(yè)在試圖引發(fā)一輪的顛覆。其代表為谷歌在2016年-將獨立開發(fā)一種名為tpu的全新的處理系統(tǒng)。
tpu是專門為機器學習應用而設計的-芯片。通過降低芯片的計算精度，減少實現(xiàn)每個計算操作所需的晶體管數(shù)量，從而能讓芯片的每秒運行的操作個數(shù)更高，這樣經(jīng)過精細調(diào)優(yōu)的機器學習模型就能在芯片上運行得更快，進而更快地讓用戶得到更智能的結果。google將tpu加速器芯片嵌入電路板中，利用已有的硬盤pci-e接口接入數(shù)據(jù)中心服務器中。
據(jù)google副總裁ursholzle透露，當前googletpu、gpu并用，這種情況仍會維持一段時間，但他表示，gpu可執(zhí)行繪圖運算工作，用途多元；tpu屬于asic，也就是專為特定用途設計的特殊規(guī)格邏輯ic，由于只執(zhí)行單一工作，速度更快，但缺點是成本較高。
除了上述提到的谷歌，微軟也在使用一種叫做現(xiàn)場可變編程門陣列（fpga）的新型處理器。
據(jù)介紹，這個fpga目前已支持微軟bing，未來它們將會驅(qū)動基于-神經(jīng)網(wǎng)絡——以人類大腦結構為基礎建模的-——的新搜索算法，在執(zhí)行這個-的幾個命令時，速度比普通芯片快上幾個數(shù)量級。有了它，你的計算機屏幕只會空屏23毫秒而不是4秒。
在第三代原型中，芯片位于每個服務器的邊緣，直接插入到網(wǎng)絡，但仍舊創(chuàng)造任何機器都可接入的fpga池。這開始看起來是office365可用的東西了。終，projectcatapult準備好上線了。另外，catapult硬件的成本只占了服務器中所有其它的配件總成本的30，需要的運轉能量也只有不到10，但其處理速度卻是原來的2倍。
此外，有一些公司，例如nervada和movidius，模擬gpu的平行模式，但是-于更快速地移動數(shù)據(jù)，省略圖像所需要的功能。其他公司，包括使用了被稱為“truenorth”的芯片的ibm公司，開發(fā)了由神經(jīng)元、突觸等其他大腦特征所啟發(fā)的芯片設計。
由于-學習和-未來的-前景，各大-都在盡量爭取技術上的優(yōu)勢。如果這其中的某家公司，如谷歌，用一種新型芯片替換掉現(xiàn)有芯片，這基本上就相當于顛覆了整個芯片行業(yè)。
“不管是英偉達、intel還是谷歌或是百度，都在尋找一種未來-能夠廣泛應用的基礎�！眛heresepoletti表示。
而也有很多人持有與谷歌副總裁ursholzle同樣的觀點，認為在-的遙遠未來，gpu沒有代替cpu，而tpu也不會取代gpu，芯片市場將出現(xiàn)的需求和繁榮。
本公司主營： 超寬輸送帶 - 造粒機橡膠襯板 - 過濾機輸送帶 - 橡膠襯板 - 大傾角擋邊輸送帶
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