ZDNet至顶网软件频道消息: 谷歌现将一些内部技术拱手送人,意图是借技术的透明度打败亚马逊。谷歌本周宣布创建一个基于旗下超级秘密欧米茄(Omega )云技术的开源项目Kubernetes,同时建立另一个名为cAdvisor的开源项目,用于从通过谷歌的LMCTFY或Docker的libcontainer使用Linux的集装(Containerization)工作负载中收集数据。
谷歌表示,工程师团队里的两名工程师将成为libcontainer的核心维护人员。Libcontainer是一项开源Linux技术,目的是改善集装,libcontainer完成的一些工作可以让Docker容器在谷歌App Engine云中运行良好。
最后一条,计算机科学巨星和谷歌基础设施副总裁Eric Brewer宣布,他被提名参加Docker的管治委员会,以期利用谷歌运行容器的15年营运经验为这个襁褓中的科技公司提供一些意见。
谷歌在社区参与的层次上走出的这一步令人鼓舞,也有点令人吃惊,因为谷歌一般情况下是不会告诉记者有关内部数据中心系统的任何资料的,谷歌在涉及到旗下的搜索算法的精确结构时也是这样。
那为什么现在来了个开放和参与的新阶段呢?我们认为原因是亚马逊。
亚马逊AWS是市场上最主要的基础设施即服务云,其次是微软Azure和谷歌的计算和应用程序引擎服务。
三家公司在价格上的相互竞争甚为激烈,三家公司一次又一次地争相减价。正如谷歌所描述的,其结果是,存储和计算相对于成本的轨迹关系类似于摩尔定律描述的晶体管相对于成本的关系。
现在,谷歌正在通过开放旗下的系统和方法进入一个新的未知领域,和竞争对手相比开放的程度要大得多。记者早些时候报道过,亚马逊的公司策略是偏向于反对开放的。
记者曽向谷歌产品经理Craig McLuckie查询开放新阶段的事。他解释说,“展望未来,展望云计算,很明显我们应该与社区在一起,社区是开发商工作之地。”
杰夫·贝索斯在谈到他的生意对手时曾经说过“你想获利,我就有机会”,从这些公布的消息来看,谷歌现在对付亚马逊的策略似乎是“你想保密,我就有机会”。
例如,Kubernetes是一款工具软件,可以让开发人员在虚拟机上计划和管理容器,一开始只是在谷歌云里用。是个有用的工具。谷歌称Kubernetes是基于一个名为欧米茄的内部秘密系统。
而且,Kubernetes还确实为开发商提供了一个框架,开发商可以利用这个框架部署容器,而无需像谷歌在过去几年里一样在使用此项技术时走了不少弯路。真是一件很厉害的事。
谷歌高级工程师Joe Beda告诉记者,“我们希望人们看一看Kubernetes的代码,得到启发。”
如果开发商“受到它的启发”,这意味着他们将会构造一些Kubernetes式的程序,而这些程序恰好会对谷歌的换租基础设施偏爱一些。我们是这样想的。
谷歌云计算产品经理Craig McLuckie向我们解释说,“我们的目标是要朝着一个以导向、计划和管理作业为准的基础设施世界前进。我们想达到的一个地方是,我们在那里越来越多地使用此项技术。我们必须继续与社区一起,在他们力所能及的范围内共同发展。”
谷歌的新开放阶段是件好事,有益于防止广泛的开发商社区重复一些先进企业已经在内部完成了的工作。但开发商也应该记住,这个宏伟的计划是让他们把自己的信用卡资料交给谷歌系统而不是亚马逊。并开始用它来购买数据中心技术。
好文章,需要你的鼓励
谷歌CEO皮查伊在AI竞赛低谷期坚持"信号降噪"原则,顶住压力加倍投入,最终带领谷歌凭借Gemini系列重夺领先。他坚信AI将超越火与电的革命性影响,通过递归自我改进极大降低创意实现门槛,这场"创造力民主化"浪潮或将解锁80亿人的认知潜能。
浙江大学和吉利汽车研究院联合团队提出的FreeTimeGS是一种创新的动态3D场景重建方法。不同于传统方法,它允许高斯基元在任意时空位置自由出现,并赋予每个基元运动功能,使其能够随时间移动到相邻区域。研究通过4D正则化策略解决了高不透明度基元阻碍优化的问题。在多个数据集测试中,该方法在渲染质量和速度上均大幅超越现有技术,特别是在处理复杂动态场景时,使用单个RTX 4090 GPU能以467 FPS的速度实现1080p实时渲染,为电影制作、游戏和虚拟现实等应用提供了新可能。
李飞飞的World Labs以"空间智能"重新定义AI,专注3D物理世界理解,4个月估值飙至10亿美元,获科技巨头集体押注。她揭示语言无法编码物理世界,而DNA双螺旋等突破性发现都源于三维空间的深度认知。
这篇研究介绍了"对角线批处理"技术,该技术解决了循环记忆Transformer模型在处理长文本时的并行计算瓶颈。通过重新编排计算顺序,研究团队实现了在不破坏依赖关系的情况下进行并行计算,使LLaMA-1B模型处理长文本的速度提升3.3倍,同时内存使用减少167.1倍。这种纯运行时优化不需要重新训练模型,为实际应用中的长文本处理提供了高效解决方案。