世界各地关于AI和机器自动化对社会影响的看法

分别来看：

对个人用户而言，5G 消息将打破传统短信对每条信息 140 字节文本的形式，内容方面也将突破文字局限，实现文字、图片、音频、视频、位置、文件传输等多种富媒体信息的融合。

对企业而言，5G 消息将为其提供与个人用户之间的信息交互接口，企业可以通过富媒体方式向用户输出个性化服务与咨询，例如机票酒店预订查询、物流查询、网购订单查询等。

另外，用户在消息窗口还可以实现搜索、交互、分享和支付等一站式业务体验。

简而言之，当下用户在微信上能够操作的大部分功能，在 5G 消息中也能够实现。

基于此，5G 消息自发布之时，就引起舆论阵阵——有观点认为 5G 消息是三大运营商向微信发起的一次围攻，甚至有说法认为 5G 消息是运营商们的一次“复仇”，以夺回被抢去的语音和短信收入。

而今，5G 消息即将到来，微信危矣？

即将取代微信？

尽管舆论风向有些言过其实，但众口云云之下，倒也生出几分可信度；更何况，微信与运营商之间，并非首次交锋了。
 

如果看一下具有张量核心的V100 GPU与TPUv2的性能指标，可以发现两个系统的性能几乎相同。

TPU本身支持TensorFlow，对PyTorch的支持也在试验中。

TPU在训练大型Transformer GPT-2上取得了巨大的成功，BERT和机器翻译模型也可以在TPU上高效地进行训练，速度相比GPU大约快56%。

但是TPU也并非没有问题，有些文献指出在TPUv2上使用LSTM没有收敛。

TPU长时间使用时还面临着累积成本的问题。TPU具有高性能，最适合在训练阶段使用。在原型设计和推理阶段，应该依靠GPU来降低成本。

总而言之，目前TPU最适合用于训练CNN或大型Transformer，并且应该补充其他计算资源而不是主要的深度学习资源。

亚马逊和微软云GPU

亚马逊AWS和Microsoft Azure的云GPU非常有吸引力，人们可以根据需要轻松地扩大和缩小使用规模，对于论文截稿或大型项目结束前赶出结果非常有用。
 

至强融核对深度学习的支持比较差，不支持一些GPU的设计特性，编写优化代码困难，不完全支持C++ 11的特性，与NumPy和SciPy的兼容性差。

英特尔曾计划在今年下半年推出神经网络处理器（NNP），希望与GPU和TPU竞争，但是该项目已经跳票。

谷歌

谷歌TPU已经发展成为一种非常成熟的云端产品。你可以这样简单理解TPU：把它看做打包在一起的多个专用GPU，它只有一个目的——进行快速矩阵乘法。

（编辑：广安站长网）

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