微软 Edge 将阻止用户意外关闭多个网页

微信在 2011 年推出之时，就曾与中国移动旗下的“飞信”有过竞争，两者在基本功能上十分类似，最大的不同在于飞信发送消息需要收费，赚的的是传统的通信服务费；而微信则是免费，可依靠流量实现通讯。

需要说明的是，用户使用微信并非真正意义上的免费，依然需要支付流量费才能得以使用，但微信自身并非付费软件。基于此，运营商们成为“管道式”存在，帮助连接了微信与用户。

后来的结果也不难得知，微信一路成长为拥有 12 亿月活数量的头号社交平台，而飞信却是节节败退。

另外，飞信之所以被快速取代，还与自身的封闭性有关。一开始，飞信并不对中国联通和中国电信用户开放，用户面也因此受到了极大限制。

如今，三大运营商强强联手推出了 5G 消息，再次与微信正面相对，加上舆论的“煽风点火”，运营商与微信又充满了硝烟。

那么问题来了，5G 消息胜算几何？

对比 5G 消息与如今的微信，二者依然有着极大的相似性。且不谈微信已在近 10 年发展中形成了一个完整的生态体系，单从基本功能而言，5G 消息与微信呈现出平行之势，又谈何超越，谈何替代呢？
 

然而，与TPU类似，云GPU的成本会随着时间快速增长。目前，云GPU过于昂贵，且无法单独使用，Tim建议在云GPU上进行最后的训练之前，先使用一些廉价GPU进行原型开发。

初创公司的AI硬件

有一系列初创公司在生产下一代深度学习硬件。但问题在于，这些硬件需要开发一个完整的软件套件才能具有竞争力。英伟达和AMD的对比就是鲜明的例子。

小结

总的来说，本地运算首选英伟达GPU，它在深度学习上的支持度比AMD好很多；云计算首选谷歌TPU，它的性价比超过亚马逊AWS和微软Azure。

训练阶段使用TPU，原型设计和推理阶段使用本地GPU，可以帮你节约成本。如果对项目deadline或者灵活性有要求，请选择成本更高的云GPU。

最终建议

总之，在GPU的选择上有三个原则：

1、使用GTX 1070或更好的GPU；

2、购买带有张量核心的RTX GPU；

3、在GPU上进行原型设计，然后在TPU或云GPU上训练模型。

针对不同研究目的、不同预算，Tim给出了如下的建议：

最佳GPU：RTX 2070

避免的坑：所有Tesla、Quadro、创始人版（Founders Edition）的显卡，还有Titan RTX、Titan V、Titan XP

高性价比：RTX 2070（高端），RTX 2060或GTX 1060 (6GB)（中低端）

穷人之选：GTX 1060 (6GB)

破产之选：GTX 1050 Ti（4GB），或者CPU（原型）+ AWS / TPU（训练），或者Colab

Kaggle竞赛：RTX 2070

计算机视觉或机器翻译研究人员：采用鼓风设计的GTX 2080 Ti，如果训练非常大的网络，请选择RTX Titans

NLP研究人员：RTX 2080 Ti

已经开始研究深度学习：RTX 2070起步，以后按需添置更多RTX 2070

尝试入门深度学习：GTX 1050 Ti（2GB或4GB显存）

（编辑：广安站长网）

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