一張圖看懂?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)；驚曝英特爾 72 核 Xeon Phi 處理速度 | AI 開發(fā)者頭條

本文作者：三川

2017-02-27 14:46

導(dǎo)語：AI 研習(xí)社為您奉上開發(fā)圈的每日新鮮熱聞。

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一張圖看懂?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)
72 核的英特爾 Xeon Phi，數(shù)據(jù)處理速度趕上 GPU？
Linux 4.10 的三大改進(jìn)之處
GitHub 邀請(qǐng)更多開發(fā)者參與其開源指南
每日推薦文章：如何設(shè)置 Linux 虛擬機(jī)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)？

一張圖看懂?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)

一張圖看懂?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)；驚曝英特爾 72 核 Xeon Phi 處理速度 | AI 開發(fā)者頭條

這幾天，該圖在國外 LinkedIn 的開發(fā)者圈子中頻頻曝光。它標(biāo)題為“什么是數(shù)據(jù)科學(xué)？”，將數(shù)據(jù)科學(xué)知識(shí)體系以盡可能簡(jiǎn)單、結(jié)構(gòu)化的方式呈現(xiàn)出來，降低入門者梳理知識(shí)點(diǎn)的難度。雷鋒網(wǎng)提醒，這張圖由于力求簡(jiǎn)潔而有所疏漏，并沒有覆蓋所有核心知識(shí)點(diǎn)。比如美國數(shù)據(jù)科學(xué)家 Vincent Granville 就指出，他認(rèn)為該圖還可以加入 automated data science 。后者指的是機(jī)器到機(jī)器、或設(shè)備到設(shè)備之間的信息傳遞以及自動(dòng)交易，比如廣告網(wǎng)絡(luò)中自動(dòng)購買關(guān)鍵詞的算法。

由于經(jīng)過多重轉(zhuǎn)載，最初發(fā)布者已不可考。

72 核的英特爾 Xeon Phi，數(shù)據(jù)處理速度趕上 GPU？

一張圖看懂?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)；驚曝英特爾 72 核 Xeon Phi 處理速度 | AI 開發(fā)者頭條

前天，美國數(shù)據(jù)服務(wù)商 Kx Systems 再次以跑分來秀肌肉——宣傳自家數(shù)據(jù)處理工具的優(yōu)越性。由于本次跑分使用了英特爾的旗艦機(jī)器學(xué)習(xí) CPU，事情變得有些意思。

雷鋒網(wǎng)了解到，此次評(píng)測(cè)使用了他們開發(fā)的 q 語言和 kdb+ 數(shù)據(jù)庫，運(yùn)行于英特爾為并行計(jì)算而專門優(yōu)化的旗艦 72 核 Xeon Phi 處理器平臺(tái)，來處理 11 億次紐約出租車運(yùn)營的數(shù)據(jù)集（2009-至今）。

Kx 宣布：

"我們的數(shù)據(jù)處理速度，超出其它 CPU 技術(shù)不止四個(gè)量級(jí)，可與基于 GPU 的代碼‘相提并論’。對(duì)于大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家來說，他們需要快速載入、分析大型數(shù)據(jù)集，CPU 仍然是主流的選擇。有的數(shù)據(jù)科學(xué)家為了更快的速度轉(zhuǎn)到 GPU 平臺(tái)。但他們往往發(fā)現(xiàn)：編寫基于 GPU 的代碼，為數(shù)據(jù)分析任務(wù)增添了額外的復(fù)雜性，并且推高了資源需求。因此無法在基于 CPU 的 kdb+/q 數(shù)據(jù)處理，與其他基于 GPU 的技術(shù)之間做公平對(duì)比。"

當(dāng)然，這只是 Kx 的一家之言，也只是一個(gè)獨(dú)立的案例，未必能夠客觀反映 Xeon Phi 的運(yùn)算性能（更關(guān)鍵的問題還有性價(jià)比）。在 GPGPU （GPU 通用計(jì)算）浪潮之下，CPU 在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)處理中到底會(huì)擔(dān)任何種角色，尚待我們進(jìn)一步觀察。

詳情：

Kx Systems：https://kx.com/2017/01/25/kx-1-1-billion-taxi-ride-benchmark-highlights-advantages-kdb-architecture/

英特爾：https://software.intel.com/en-us/blogs/2017/02/24/superior-kdb-performance-on-intel-xeon-phi-product-family

Linux 4.10 的三大改進(jìn)之處

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虛擬 GPU
針對(duì) GPU 在虛擬機(jī)環(huán)境運(yùn)行的低效問題，英特爾此前發(fā)布了一系列處理器擴(kuò)展包：GVT-G。Linux 4.10 版本內(nèi)核，終于加入了對(duì) GVT-G 的原生支持。
更好的緩存控制技術(shù)
加入對(duì)英特爾 Cache Allocation Technology（CAT）技術(shù)的支持，并加入新系統(tǒng)工具 “perf c2c”。后者將改善在 NUMA 環(huán)境下，多個(gè)線程同時(shí)修改內(nèi)存中的同一部段帶來的效率問題。這兩者都只支持英特爾 CPU。
Writeback 管理
KernelNewbies.org 評(píng)論道：“從誕生之日起，Linux 把內(nèi)存數(shù)據(jù)同步到硬盤的方法一直很差勁。”而這將在 4.10 版本得到改善。導(dǎo)致系統(tǒng)延遲的運(yùn)算，將會(huì)遭到節(jié)流，以讓位于其它線程。

詳情：http://www.infoworld.com/article/3174088/linux/3-little-things-in-linux-410-that-will-make-a-big-difference.html

更多關(guān)于 perf c2c：https://joemario.github.io/blog/2016/09/01/c2c-blog/

GitHub 邀請(qǐng)更多開發(fā)者參與其開源指南

一張圖看懂?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)；驚曝英特爾 72 核 Xeon Phi 處理速度 | AI 開發(fā)者頭條

雷鋒網(wǎng)此前報(bào)道，GitHub 發(fā)布開源指南 “Open Source Guides”，指點(diǎn)開發(fā)者如何參與新項(xiàng)目。日前在與 InfoQ 的對(duì)話中，GitHub 開源部門負(fù)責(zé)人 Brandon Keepers 表示，這份指南本身就是一個(gè)開源項(xiàng)目，希望能反映出社區(qū)的呼聲和多年實(shí)踐中總結(jié)的智慧。GitHub 希望更多開發(fā)者參與進(jìn)來，提出開源指南的改進(jìn)建議，分享他們的經(jīng)驗(yàn)與技巧。

詳情：https://www.infoq.com/news/2017/02/github-open-source-guides?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=global

http://www.ozgbdpf.cn/news/201702/7CV4bGMMWttx1I3U.html

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本教程基于 Python，分為三部分：