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美国东部时间10月21日，全球倍受瞩目的权威AI基准测试MLPerf公布今年的推理测试榜单，浪潮AI服务器NF5488A5一举创造18项性能记录，在数据中心AI推理性能上遥遥领先其他厂商产品。
MLPerf是当前全球最具影响力的AI计算基准评测组织，由图灵奖得主大卫·帕特森（David Patterson）联合谷歌、斯坦福、哈佛大学等单位共同成立，每年组织全球AI训练和AI推理性能测试并发榜。此次MLPerf的AI推理基准测试有全球23家公司和单位参与，在数据中心及边缘等场景进行AI计算产品的性能比试。今年MLPerf训练榜单已于7月公布。
浪潮NF5488A5获数据中心AI性能绝对优势
此次浪潮NF5488A5一举创造18项MLPerf推理性能记录，成为创纪录最多的AI服务器。今年的测试中，数据中心AI性能最受关注，全部参与机构提交了507项性能测试数据。浪潮NF5488A5创下了数据中心22个赛项中的13项性能记录以绝对优势领先，NVIDIA DGX取得了5项数据中心性能记录。而在此前的MLPerf训练榜单中，NF5488A5在最核心的Resnet50训练任务中也创下了性能记录，单机性能高居榜首。
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这一尝试如若成功，优势互补下，凭借AI全栈方案，他们将打造出一套智慧物业行之有效的操作系统，进而引领新一轮智能社区革命。
他们可将整个的社区安防硬件和智能家居打通，用统一的物业管理平台进行串联，快速获取中小型物业的合作。通过安防硬件全面覆盖小区，获取用户能力极强，且用户黏性极高。同时对获得的用户进行精准的社区广告，社区电商和各类生活服务等。
腾讯也与头部物业公司合作，比如，碧桂园借助腾讯云、AI、大数据、安全体系及开放能力，打造一套基于视频监控的智能安防监控云平台体系。
行至今日，选择扎根于此的玩家们，切实寻找变革之法，也意识到合作借力，比硬抗更划算。
围墙内外
如果说过去几年，期待中的智慧社区没有爆发，驶入这片区的玩家们，还在经历爆发前漫长的阵痛。那么在地产经济、政府治理逻辑变化、疫后重建的当下，各入局者将在阵痛中寻找突破口。
前两年智慧社区的概念，主要是楼宇对讲、门禁闸道和社区APP。目前已经有不少企业在智慧停车、智慧安保、智慧物业等细分领域深入挖掘。
根据智研咨询统计，国内智慧社区规模2018年市场规模达3920亿，智能家居与视频监控设备占比分别为23.5%、11.2%，该机构预计伴随5G通信技术的推广，智慧社区的发展望更上台阶，至2020年有望超5000亿元。
如果能打通了社区内的人、车、物等细小单元，再将这些多维数据汇入、整合、分析，社区之间形成规模化的城市级连接，这将成为智慧城市运行的有力数据支撑。
有人因重重阻挠退场，有人因市场判断依然坚持。
纵观现今成功在某些领域攻城拔寨的佼佼者，大多在打通了某个关键节点，一举成为行业的领军者。技术、行业的某个转折点，正是这些不认命的、不服输的从业者一步一步搭起来的台阶。
无论这些尝试成功与否，能将社区AI化推进多少，这一座座社区孤岛，依然在等待深耕不辍的人成功的那一天。这一次，社区这一堵围墙，坚守下来的玩家们聚成团合力攻围，更加坚定。
研究人员将这一问题归结为领域适应性问题——基准测试使用了单一性语料，例如Librispeech(1000小时英语有声读物录音)、WSJ(新闻口述的谈话)和Switchboard(电话交谈)，这些都可能太过简单而无法真正挑战ASR系统的可靠性。
而且，尽管他们试图刻意模仿真实、自发的对话，但本质上还是受约束的，比如需要配音演员，就某一合适主题进行脚本/半脚本对话，而且正是由于配音演员的存在，几乎都不需要考虑因性别、母语因素而产生的发音问题。
作为一种补救措施，研究人员建议ASR和NLP社区收集和注释音频数据集，使其更好地与ASR系统的实际应用场景保持一致，他们还呼吁建立更具包容性的声学模型，更广泛的方言语料库，这些改变将会促进音频信号处理的技术改进。
因此，这些问题并非无法克服。“学界和工业界应该深思熟虑，考虑可以创建高质量的测试数据集。我们认为，对ASR准确性的过于乐观会损害NLP领域下游应用程序的开发。”研究人员最后表示。
（编辑：桂林站长网）
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