Поиск
Показаны результаты для тегов 'экономит'.
Найдено: 2 результата
-
Компания Google провела исследование и заявила, что каждый день функция автоматического заполнения текстового запроса в поисковике Google экономит пользователям около 200 лет. Также исследование показало, что в среднем данная функциональность сокращает время ввода примерно на 25%. Goolt делает особый акцент на том, что система автозаполнения работает по принципу предсказывания, прогнозирования запроса, но точно не рекомендует пользователю наиболее популярные в Сети запросы. Google признает, что система автоматического заполнения по-прежнему не является идеальной, поэтому часто пользователи получают не то, что они имели в виду, однако Google работает над усовершенствованием данной системы. Стоит добавить, что именно поисковая система дала старт Google, как одной из самых ценных компаний мира.
-
- автозаполнение
- (и ещё 5 )
-
Джек Донгарра (Jack Dongarra), заслуженный профессор университета Теннесси, известный исследователь, работающий в лаборатории Ок-Ридж (Oak Ridge National Laboratory, ORNL), один из отцов-создателей кластерной системы Summit, в докладе, сделанном на мероприятии SC17, подробно осветил тему экономичности суперкомпьютеров, и как в этом помогает новое поколение ускорителей NVIDIA Volta. Сам по себе доклад также весьма интересен — хотя бы графиком роста производительности кластерных систем с 1994 года по настоящее время. Если в начале пути суперкомпьютеры могли похвастаться мощностями порядка 1,17 терафлопс, и это в лучшем случае, то сегодня мы вплотную приближаемся к отметке 1 экзафлопс, что на шесть порядков выше (xxxx против xxxx). Петафлопсный масштаб освоен нашей цивилизацией полностью: по состоянию на 2017 год в мире действует 181 система с таким порядком производительности. Что касается Volta, то в тесте MAGMA 2.3 LU (факторизация, двойная точность), V100 демонстрирует десятикратное превосходство над классическими процессорами (Haswell E5-2650 v3, 2×10 ядер, 2,3 ГГц) при равном уровне энергопотребления. Не стоит и говорить, насколько это важно при масштабах энергопотребления и тепловыделения суперкомпьютеров. Помогают V100 и тензорные ядра: на задачах с математикой смешанной точности в режиме FP16 чип выдает 120 терафлопс, в то время, как без них этот показатель составляет лишь 30 терафлопс. В целом, всё звучит вполне логично: время обычных ЦП ушло, а на их место пришли специализированные решения с особой архитектурой и высокой степенью параллелизма.