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分久必合、合久必分，記憶體與CPU也大多是如此。

包括 Intel, Microsoft, Google, Facebook, HPE, Cisco, Dell-EMC, Huawei 和 Alibaba（咦，不是有中美貿易大戰嗎？）在內的資料中心巨人們，宣佈合作共同創建一個新的、晶片到晶片間的高速網路組織，稱為「運算高速連接」（Compute Express Link, CXL）。

根據 Intel 的聲明，這個新組織的目的是「在連接的設備上保持 CPU 記憶體空間和記憶體之間的記憶體一致性，從而實現更高的性能、更低的軟體堆疊複雜性和更低的整體系統成本。這可以讓使用者只關注目標工作負載，而不是在其加速器中的冗餘記憶體管理硬體」。白話翻譯就是讓 CPU, SOC, GPU 和 FPGA 直接對話，共享記憶體，不用再繞道速度慢、疊層架屋的外部網路進行溝通。

在此之前有 AMD, Arm, Mellanox, Qualcomm, Xilinx, 和 Huawei 共組的 CCIX，還有 AMD, Google, IBM, Mellanox, Micron, Nvidia, HPE, Dell EMC, 和 Xilinx 的 OpenCAPI 組織，也都是相同的目的。明顯的目標市場是在人工智慧與大數據等高速運算領域，但因為在這個領域中 SDS 也扮演了重要的角色，所以它未來對儲存網路會不會有影響力，值得關注。

後話，最近的新聞突然對網路（臉書）小編出現了很多的關注。老實說，要做一個稱職的小編其實並不容易，特別是像我們這種專業度這麼高的專頁。

根據小編工作手則（誤），對粉絲們就是要保持一種有點黏又不會太黏的貼文頻率，這其實是很難的！（大誤）尤其是沒有新文章可以貼時，小編就要開始去找有什麼具有價值的網路資訊可以轉貼分享給讀者們，傷腦筋啊⋯⋯

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【IBM Watson 變親民了！更易於 AI 落地化與效益評估】

說到人工智慧 (AI)，IBM 應該是最有資格評論的廠商之一；但這些年以來，一直有人質疑 AI 的落地化與實質效益。去年就曾傳出休斯敦安德森癌症研究中心 (MD Anderson Cancer Center) 以「未能有效降低醫院成本」為由，與 IBM Watson 終止合作 (http://compotechasia.com/a/____//2017/1212/37598.html)；近日，坊間又有 Watson Health 部門裁減人力的耳語不斷，再度引發業界對於按表操課的合約式服務、支出龐大卻難以量化投資報酬率、乃至非結構化資料處理的反思。殊不知，今年或將是 IBM 在 AI 史上的關鍵轉折。

IBM 指出，現代資料處理流程包括：資料預處理、神經網路 (NN) 的選擇、訓練過程、推理能力，在企業建構 AI 的過程中，最花時間的部分是準備及標記資料，其次是挑選參數及訓練資料，故 IBM 針對傳統的數據處理架構做品牌設計，協助用戶實現新一代具備 URLI (理解 Understand、推理 Reasoning、學習 Learning、互動 Interactive) 的智慧系統，未來將走向多雲、備份、雲端及儲存虛擬化，並推出專為「認知」工作設計、該公司首款基於 AI 的晶片 Power 9。

量子電腦 (Quantum Computer) 亦將為 AI 提供神助。有別於傳統每一個運算位元 (bit) 只能計算一個數值、只有 2 X N 種狀態的 0、1 二進序列運算，量子位元 (Qbits) 兩大創新精神是：疊加 (Superposition)——記錄 0、1 或 0、1 共存等三種類型，以及兩種元素互相「糾結」(entanglement)——2 X N 變成 2 的 N 次方，可同時表示多種狀態，尤其適合分子藥開發、交通調度、導航演算、化工研究、氣象預測等數據量大的複雜計算。

然而，AIoT 的發想能否落實，關鍵仍在效益；著眼於應用完整性，IBM 除了個別企業的自有服務，也大方將 Watson 等菁華服務開源共享，並針對一些第三方程式優化，將 IoT 平台疊加於 IBM 雲端平台上、包裝成 Platform on Platform 的「店中店」營運模式。中國大陸即透過此一 AIoT 智能化養豬，協助疫病防治、增加產能、把握豬隻發情期並提高配種率；而 Watson IoT 在工控和車聯網亦已有具體實績，微服務應用項目多＆專業顧問團隊是其最佳賣點。

延伸閱讀：
《智慧玩轉 IoT 之數位轉型：Watson IoT 讓 AIoT 微服務走入千家萬戶》
http://compotechasia.com/a/____//2018/0716/39419.html
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