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桑达·皮猜:从产品财库网经理到谷歌CEO有多远? 无法在这个位置找到: header.htm

桑达·皮猜:从产品财库网经理到谷歌CEO有多远?

作者:编辑部日期:

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从产品经理到首席执行官有多远?

谷歌首席执行官桑德尔·皮帅可能是唯一回答这个问题的人。

皮查伊刚加入谷歌时,只是一名产品经理,负责谷歌的工具栏,并帮助用户在浏览网页时快速访问谷歌搜索。不能说这款产品无关紧要,但对谷歌来说,这款产品绝对不是极其重要的。

在这个边缘位置,皮查伊正在积聚力量,他的工具栏在谷歌与雅虎的战斗中发挥了重要作用!除了做好自己的工作之外,他还从战略角度思考了产品的未来,并深入分析了当时的搜索业务模式——微软迟早会推出自己的浏览器,谷歌届时将失去巨大的流量入口。所以他向管理层建议谷歌进入浏览器市场,但没有被采纳。

在微软推出IE浏览器之前,它将默认搜索引擎从谷歌改为自己的搜索引擎。谷歌决心成为铬,皮查伊将成为项目领导者。

从产品经理到战略项目负责人,皮查伊只花了两年多的时间,这得益于他长期锻炼的内部技能、强大的产品管理能力、非凡的战略眼光和积极进取的精神。

然而,在浏览器市场,谷歌作为一个追赶者,如何反击攻击是一个难题。皮查伊的第一个重要举措是收集人才,然后他进行了一系列渐进的创新。每个维度都比他的对手好一点。当多个维度结合在一起时,他制造出了一个具有足够优秀经验的产品。

继Chrome之后,Pichai充分证明了自己的战略、执行力和创新能力,这得到了谷歌管理层的进一步认可。2013年,皮查伊接管了安卓部门。今年智能手机出货量增长最快。安卓成为谷歌从个人电脑时代向移动时代飞跃的关键。皮查伊再次站在谷歌的前沿。

铬是谷歌在个人电脑时代的增量,安卓是谷歌在移动时代的增量。当你的工作是增量的而不是存量的时候,你的重要性会被放大,你可以证明自己处于增量位置,你会得到提升。

因此,2015年谷歌拆分重组时,佩奇选择掌管谷歌X的创新业务(包括自动驾驶和未来实验室),并宣布提升皮查伊为新公司的首任首席执行官。很难把这个机会仅仅归因于运气或力量,但这句话可能是对的——“只要你坚持跑,你就有机会赢,因为许多人会半途而废。”

然而,比萨饼仍然有许多问题需要解决。作为科技领域的世界领导者,谷歌面临着一个将压倒硅谷任何成熟职业经理人的局面:谷歌的收入在很大程度上依赖于广告收入,但广告收入的增长率正在放缓,谷歌需要找到一个新的印钞机;在一些关键领域,谷歌的业务落后了。例如,它在云计算和语音方面落后于亚马逊和微软。谷歌在搜索和安卓领域正面临巨大的反垄断压力,悬在主要巨头头上的隐私问题随时可能危及谷歌。此外,随着谷歌的壮大,性别歧视和种族歧视等内部管理问题以及员工的抗议等也逐渐浮出水面。

今天分享的这篇文章详细介绍了皮查伊进入谷歌后的主要行动,希望能给你一些启发。以下,享受:

今天,让我们来讲一个关于谷歌首席执行官桑德尔·皮帅的精彩故事

1

一个绝对杰出的年轻人

许多故事会告诉英雄他是多么贫穷和困难,以及他是如何最终成功反击的,或者英雄生来就有光环、金钥匙和极其优越的成长环境,但事实上大多数故事都是以平淡和传奇的开头开始的,就像今天的英雄散打皮查伊(Sanda Pichai)一样。

皮查伊1972年出生于印度钦奈的一个贫困家庭。他的父亲是电气工程师,母亲是速记员。皮查伊出生时,父母不会认为他们的孩子有一天会成为这个星球上最强大的科技公司的首席执行官。他们的房子不大。当他们年轻的时候,他和他的兄弟只能睡在客厅里。

但这是一个非常重视教育的家庭。皮查伊通过不懈的努力去了印度理工学院。这是印度顶尖大学之一。从录取率来看,入学的难度不亚于世界上其他著名的大学。

皮查伊大学的专业是冶金工程,但他对信息技术非常感兴趣。他在学习期间写了一盘棋。毕业时,他获得了斯坦福大学的奖学金。在从斯坦福大学获得材料科学硕士学位后,他曾在一家化学公司短暂担任工程师和产品经理。然后他获得了沃顿商学院的工商管理硕士学位。沃顿商学院毕业后,他加入麦肯锡公司担任顾问。

22岁的皮查伊住在斯坦福宿舍

印度理工大学、斯坦福硕士学位、沃顿商学院工商管理硕士、麦肯锡公司——这些标签对于任何人来说都已经是很好的标签了,这也表明皮查伊是年轻人中绝对的领导者,但是出生于工程学的皮查伊不想走传统的精英道路。他有一个更大的梦想。

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大数据文摘作品

你还记得8月份占据各项技术首位的史上最大的芯片吗?

#p#分页标题#e#cerebraswaerscaleengine(wse )这个“巨无霸”的面积达到42225平方毫米,拥有1.2兆个晶体管,拥有400000个核心,片上内存为18 Gigabytes,内存带宽

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#p#分页标题#e#现在是超级计算机2019峰会( Supercomputing 2019 Event )关注的硅谷首家创业公司Cerebras发表了被称为世界最快速度的深度学习计算系统CS-1。

Cerebras宣布CS-1已获得美国政府超级计算机项目的认可。

目前,第一台CS-1已交由美国能源部Argonne国家实验室研究大型人工智能计算问题,如癌症药物的相互作用。

CS-1的性能尚未验证,但似乎为大规模人工智能计算提供了新的可能性。

专为人工智能计算设计的超级计算机系统

Cerebras实际上是创立3年的硅谷首家创业公司,经过几次重要发表,现在已经融资超过2亿美元。

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Cerebras主页

因为人工智能芯片的制造过程中,采用了将所有数据存储在巨大芯片上并使得系统能够更快地操作的传统方法。

AI系统搭载许多芯片并联运行。 然而,存在芯片之间的数据传输慢、芯片内的分析速度受到限制的显着问题。

最初,Cerebras希望构建一台针对深度学习而优化的新计算机,并为特定工作负载选择正确的计算机体系结构。

根据Cerebras,CS-1的各个组件经过比其他系统更优化为人工智能的工作,并且可以以较小尺寸提供较少能耗的更高计算性能。

#p#分页标题#e# CS-1的高度达到26英寸(约66厘米),相当于小的行李箱。 据相关报道,一个机架包括1,000个GPU群集,50千瓦电力。 一个Cerebras芯片的核心数量是GPU的78倍以上,存储器是3,000倍,存储器带宽是10,000倍,并且带宽是33000倍( PB/s )。

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CS-1侧视图

比较谷歌的TPU v3,CS-1的功耗是其5分之1,体积只有其30分之1,但速度是整个TPU v3的3倍。

配备世界上最大的芯片,几分钟即可完成传统芯片几个月的任务

Cerebras设计了CS-1专用系统和软件平台,从史上最大芯片WSE上的40万个计算核心和18G高性能芯片上的存储器中提取了极限处理能力。

在#p#寻呼标题#e#人工智能计算中,芯片越大越好。 更大的码片可以更快地处理信息,并且可以在更短的时间内获得训练结果。 但是,仅凭卓越的处理器性能是不够的。 高级处理器(如WSE )必须与专用软件结合使用,才能实现记录性能。 为此,Cerebras为这一巨大芯片开发了CS-1嵌入式系统和软件平台,旨在加速各方面的人工智能计算。

#p#页标题#e#cerebsceo安德鲁? 费尔德曼接受了VentureBeat的采访,“是从300毫米的晶圆上切下来的最大的“正方形”。 我们拥有最大、最快的芯片,但不一定能提供卓越的处理器性能。 要提供非常快的性能,必须构建系统。 将法拉利的引擎放入大众汽车中并不能得到法拉利的性能。 为了实现1000倍的性能提高,有必要解决瓶颈问题。

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cerebrasCEO安德鲁? 费尔德曼

#p#寻呼标题#e# Cerebras说明了是从最初就构筑自己的系统的唯一的公司。 通过优化芯片设计、系统设计和软件的各个方面,CS-1的当前性能令人满意。

通过CS-1和附带的系统软件,AI完成需要几个月的工作现在可以在几分钟内完成,几周内完成的工作可以在几秒钟内迅速完成。

#p#寻呼标题#e# CS-1提供了新的基准以减少延迟以及从根本上缩短训练时间。 在深度神经网络中,单个图像的分类可以在微秒内完成,比其他解决方案快几千倍。

“这是一个由40万个专用人工智能处理器组成的人工智能系统,”费尔德曼说。

与Argonne国家实验室合作

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CS-1分解图。 资料来源: Cerebras

#p#页面标题#e#当前已交付CS-1的第一台计算机。 在Argonne国家实验室,CS-1研究了癌神经网络的开发,帮助理解和治疗创伤性脑损伤,CS-1的性能已成为AI中最复杂问题的潜在解决方案。

Argonne研究所是多学科科学和工程研究中心,CS-1可以使世界上最大的超级计算机站点比当前的AI加速器性能提高100~1000倍。

通过将超计算能力与CS-1的AI处理能力结合使用,Argonne实验室可以加快深度学习模型的开发,解决现有系统无法实现的问题。

#p#页标题#p#“很高兴与cere bra合作两年多,将新的AI系统引入Argonne”,Argonne实验室的计算,环境和生命科学副实验室主任Rick Stevens表示“通过引入CS-1, 我们大大缩短了神经网络训练时间,我们的研究人员大大提高了工作效率,在癌症、脑外伤以及当今社会许多重要领域的深入学习研究中取得了显着进步。

#p#寻呼标题#e#深度学习是人工智能的领域,计算机网络可以从大量的非结构化数据中学习,但深度学习模型需要大量的计算能力,正在挑战当前计算机系统能够处理的极限,Cerebras CS-1的引入正在解决此问题。

#p#分页标题#e# Argonne实验室为了加强人工智能模型的训练,其首要应用领域是癌症药物反应预测,该项目是美国能源部和国家癌症研究所合作的一部分,时时彩平台,旨在利用先进的计算机和人工智能解决癌症研究的重大课题。 Cerebras CS-1增加支持Argonne的扩大,主要提倡先进的计算,这也有望利用2021年利用AI功能发布的Aurora exascale系统实现亿亿亿次连接。

#p#分页标题#e#美国能源部负责人工智能和技术的副部长Dimitri Kusnezov在某项声明中表示,“在能源部,我们相信与民营企业合作是加速美国人工智能研究的重要组成部分。 期待与Cerebras建立长期有效的合作关系,有助于研究下一代人工智能技术,改变能源部的运营、业务和任务形势。

#p#页面标题#e#费尔德曼说:“我想我们将在今后的五年中迎来非常激动人心的职业生涯。 我认为一小群人可以改变世界。 我认为这确实是企业家的口头禅。 你不需要大公司,不需要数十亿美元,小组的优秀工程师能真正改变世界。 我们总是相信那个。 ’他说

还有疑问:昂贵,内存太小,算法有瓶颈吗?

当然,对于这种新的AI系统,很多网民也提出了疑问。

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在Reddit的CS-1讨论中,一个名为“yusuf-bengio”的网络用户说,该“晶片级AI处理器”在实际操作中可能存在瓶颈

价格。 制作这样的芯片比小型GPU贵得多

内存太小。 存在延迟或带宽瓶颈

算法的瓶颈。 要使用整个芯片,必须训练极少量的模型,相反会影响正确性。

#p#分页标题#e#存储器的问题也引起很多网络用户的共鸣,一些网络用户认为只能在batch_size 1中训练这个芯片的18GB静态随机存取存储器( SRAM )直接是Megatron、T5以及GPT-2

两个大亮点

最后,让我们看一下Cerebras发布的世界最快计算机的两个亮点,尽管有疑问。

CS-1系统

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上图: Cerebras声称CS-1是最快的人工智能计算机。 照片来源: Cerebras

Tirias Research的最高分析师Kevin Krewell在声明中说:“CS-1是单个系统,可以提供比最大群集更多的计算性能,从而降低群集的构建和管理开销。” 总的来说,CS-1可以大大缩短整个项目的时间,这是人工智能研究效率的重要指标。

#p#寻呼标题#e#gpu群集需要几周或几个月的时间来大幅度更改现有模型、消耗几十个数据中心的计算机以及构建需要复杂专用InfiniBand的群集需要几分钟时间。

只要透过标准的100Gb乙太网路存取交换器,就能以惊人的速度开始训练模式。

Cerebras软件平台

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上图:近距离观察Cerebras芯片。 照片来源: Cerebras

#p#分页标题#e# CS-1的部署和使用非常简单,但Cerebras的目的不仅在于缩短培训时间,而且还在于缩短研究人员验证新想法所需的端到端时间,从模型定义到培训,从调试到部署。

#p#寻呼标题#e# Cerebras软件平台被设计为允许机器学习者在不改变现有工作流的情况下使用CS-1性能,用户可以使用行业标准的机器学习框架,如TensorFlow和PyTorch

强大的图形编译器会自动将这些模型转换为针对CS-1优化的可执行文件,并提供直观的模型调试和分析可视化工具集。

费尔特曼说:“我们使用开源软件,尽量简化程序。”但现在已知的是,该系统不是基于x86或Linux的。

本文首次在微信号公共编号:大数据摘要上发表。 文章内容是作者个人观点,不代表和信网的立场。 投资者应相应地自行承担风险。

(责任编辑:朱利亚HN003 )

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