沒有水電該如何過活呢？這座位於台北市內湖區的「卓媽媽狗場」看似設備齊全，背後卻有著一段不為人知的過去。狗場成立初期，不僅物資匱乏，更缺水、缺電，讓卓惠穎一到夜晚就必須在漆黑一片的環境下工作。不過，後來在綠能聯盟的幫助下，讓狗場搖身一變，成為全台唯一一座100%以太陽能發電的浪浪收容所。

台灣再生能源推動聯盟為卓媽媽狗場裝設太陽能板。 攝影／賴婕羽

卓惠穎照顧流浪狗將近30年，而這一路走來，卻一點也不容易。最初，她靠著自己的努力及善心人士幫助，一步一步將原本堆滿雜物的垃圾場，改造成一個能為流浪狗們遮風避雨的空間，雖然如此，但狗場中沒有水電堪用的問題，對於卓惠穎來說，始終是她最大的困擾。

憶起當初缺水、缺電的時光，卓惠穎感嘆，真的不知道是怎麼撐過來的，不僅必須在伸手不見五指的環境下戴著頭燈工作，因為光線微弱，連想知道碗洗得乾不乾淨，也只能靠感覺、憑經驗，甚至在餵狗時，都不清楚自己餵的是狗還是老鼠。

卓惠穎都會親自為浪浪們準備午餐。 攝影／陳翊瑄

不過，幸虧卓惠穎的堅持及大愛感動了社會，透過引介，讓台灣再生能源推動聯盟得知她的難處，並決定出手相助。台灣再生能源推動聯盟主動在網路上為狗場募集二手太陽能板，並從頭協助卓惠穎安裝及教導她如何使用，可是一開始太陽能板的效能卻不如預期，時常面臨電量不足、突然斷電的窘境，在經過綠能聯盟一次次的優化和提升儲能系統後，才終於解決這些問題，不僅照亮了狗場，更帶給卓惠穎和浪浪們無限的希望。

經過綠能聯盟幫忙，讓狗場不再漆黑一片。 攝影／賴婕羽

秘書長高茹萍表示，依照狗場目前裝設的太陽能板數量，一天約能儲備20度的電，對於狗場的用電狀況來說，已綽綽有餘。現在卓惠穎不僅能在狗場邊聽音樂邊工作，也能使用洗衣機為浪浪清洗棉被，到了夜晚時，甚至還能讓狗寶貝們吹著電風扇入睡。

對此，卓惠穎心中有著無限感激，她回想當時，狗場第一次在夜晚開燈，所有的狗兒們都因為看見燈光而吠叫，自己也難掩心中的感動，放聲大哭。卓惠穎更感性表示，這些貴人們對狗場的幫助，是她一輩子都報答不了的。

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狗場中的儲能系統讓卓惠穎不必再擔心缺電問題。 攝影／陳翊瑄

如今，狗場不但擁有獨立的太陽儲能系統，供應用電，綠能機構甚至還可以透過遠端系統監控，來確保狗場的用電情形，讓卓惠穎和狗兒們再也不必為了缺電而擔驚受怕。卓惠穎的故事在經過許多報導及節目的宣傳之下，被越來越多人看見，吸引不少愛心志工和家長帶著孩子慕名前來，而「卓媽媽狗場」也因為結合綠能環保及社會關懷議題，成為了一個寓教於樂的浪浪收容所。

卓惠穎在夜裡和浪浪們玩耍。 攝影／賴婕羽 卓惠穎的狗寶貝–傑克。 攝影／陳翊瑄

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位於屏東的東港漁港，在港邊的漁民早已整裝待發，做足準備，完成補破網、添冰、加水的動作。而這些看似繁雜的行前準備，其實都是為今日出航的豐收做準備，不過隨著日益加劇的全球暖化，台灣豐富的魚類生態光景早已大不如前。資深漁民王先生說：「今時不同往日，現在的魚越來越難抓，加上政府政策上的問題，漁民是有苦說不出。」

在魚貨拍賣市場，清晨現捕上來的魚需經過秤重、喊價等過程。攝影／葉思妤

根據顯示，從1930年到2010年，全球可持續漁獲總量下降4.1%，海洋暖化甚至導致全球某些魚類種群數量銳減高達35%，其中過度捕撈更是加劇這個問題。實際走訪漁獲拍賣現場，現場被擠得水泄不通，全都是清晨出海捕魚回來的船隻，漁民正準備進行卸魚的動作，將今日辛苦的成果拿到市場去標價，但付出辛苦的勞力卻似乎與得標的價格不成正比。中華魚類協會專家蕭仁傑認為：「除了外，管理政策制定的失敗及漁民捕撈知識的不足，也是造成如今魚類資源日趨枯竭的關鍵。」

和過度捕撈造成如今的漁業現況大不如前，漁民生活日趨不易。攝影／葉思妤

四面環海、洋流交會，帶來多元的季節性魚類，再加上成熟的養殖技術，讓台灣人一年到頭都能嚐到魚的肥嫩鮮美。，國人平均每人每年吃34公斤的海鮮，高於國際平均值1倍多，居全球第四，顯見國人喜愛吃魚的程度。但海洋生物繁殖下一代的速度卻敵不過人們下肚的速度，因此從源頭制定良好的漁業管理辦法及對消費者的海洋教育成為刻不容緩的議題。

港邊隨處置放著一籃一籃的沒有價值、遭棄置的，即使散發濃烈的腥臭，但屏東海生館副研究員何宣慶絲毫不嫌苦。人稱「魚博士」的他，20年來，已經發表大約120種魚種研究，獲選為全球百位魚類新種發表名人，是第四位入榜的華人，更是台灣第一人，他致力於尋找魚類新物種，就是希望能讓每條魚被大眾認識，也為台灣延續生態物種的多樣性。

何宣慶從一籃一籃的下雜魚堆中挑選從未見過的魚種，並將其帶回研究。攝影／葉思妤

何宣慶不辭辛勞跑遍全台灣的漁港和魚市場，透過他的新發現，將對台灣評估生態保育和環境變化提供莫大的助力。他說，會想從事這份工作，只因他堅信這是自己所熱愛的事物，不管怎麼辛苦都覺得樂在其中，不畏辛苦。

何宣慶說魚市場是發現新物種的寶藏之地，不同的魚類在一般大眾眼裡似乎很難辨別，但看在魚博士眼裡，每條魚身上的任何一絲差異都代表著新的可能。在市場找到特殊的魚種並採集完畢後，回到研究室，馬不停蹄開始分辨新物種，而每條魚的研究過程將經過超乎想像的的繁瑣程序，而且每個步驟都馬乎不得，舉凡紀錄形狀還有位置，甚至得拍下X光，精算魚骨，魚刺的數量，每個步驟都得精益求精，力求沒有誤差。

除了學術研究，魚博士也樂於和漁民互動，交流捕魚狀況和魚類現狀，為了讓下一代對海洋有近一步的了解，他也會撥空設計課程，做海洋識魚和海膽標本教育，透過講解不同種類的海膽特性，讓小朋友能夠在講座上實際觀察觸摸海膽，帶著孩子解開對海洋世界的一切疑問。

何宣慶開辦海膽標本教育課程，讓小孩與家長能用雙手實際觸摸、感受海膽。攝影／葉思妤

除了普及消費者的海洋知識外，從源頭管理及改善現有的漁業制度也是永續海洋中必不可少的步驟之一。社會企業湧升海洋的創辦人徐承堉發現，政府因政治考量，很難完整監督漁業管理，於是他推動適合台灣的，也就是俗稱的RFI標章，該標章針對水產品的營養階層、資源回復力、瀕危性、生產方式、漁業管理現況這五個指標評分，產生一個綜合分數，分數越低，對永續海洋越友善，透過RFI標章，從源頭捕撈到消費者購買，層層把關，讓全民共同來監督。

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徐承堉講到台灣目前的漁業管理政策仍有許多可調整及改善的空間。攝影／吳宜庭 RFI標章針對水產品的五個指標評分，最終產生綜合分數，而當分數越低，則對海洋越友善。製圖／葉思妤

同時，消費者也可以透過購買具有產銷履歷制度的魚，只要掃描QR Code就能完整了解一條魚，從產地、捕撈者、補撈日期到責任漁業指標，鉅細彌遺的公開資訊，讓消費者從日常生活，為海洋永續盡一份心力。

社會企業湧升海洋創立適合台灣地產地銷制的RFI標章，讓民眾可掃描包裝上的QR Code得知該條魚的詳細產地資訊。攝影／葉思妤

永續海洋、友善環境這件事也許還有一段艱辛的路要走，但若是能夠落實完善的漁業管理政策，搭配上消費者身體力行購買具產地認證的魚，全民共同擁有海洋保育的新思維，讓下一代看到的魚類不僅限於冷冰冰的標本，而是有權利繼續享有這片海洋的豐富資源。

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智慧回收業者從台南發跡，陸續在全台各地設立智能瓶罐回收機台，並推出手機APP連動，只要回收就能獲得點數，累積點數更能拿來換取優惠，折抵日常消費，在落實環保的同時，也兼具趣味與實用性，因此吸引許多民眾爭相嘗試。

塑膠瓶罐不只可以丟一般回收桶，可以收集起來投ECOCO機台換取點數折扣。攝影／李嵐馨

台灣人愛喝，人手一杯隨處可見，塑膠是飲料瓶罐常見材料，但塑膠是不能分解的材質，對於環境造成很大的危害。雖然政府及環境保育相關團體都一再呼籲要落實回收，無奈每個人對於的定義與理解不盡相同，各個地方的垃圾分類也不相同，因此總要花費大量的人員再進行分類、清洗等工作，造成「重工」的發生。

ECOCO專案經理李忠翰表示，ECOCO機台就是利用新科技的力量，減少重工的發生，又能確保回收物的乾淨純粹，如未妥善處理瓶罐就會因為髒污而被機台退出。雖然此舉看似比較麻煩，在回收瓶罐之前要如實清洗乾淨，但透過此項過程，可以有效的減少人力，再加上因回收瓶罐可以累積點數換取飲料或者食物，讓民眾倍感新奇且覺得十分實用，得知機台的資訊後躍躍欲試。

將洗淨的塑膠杯放進機台，機台會自行辨識並收取或退出。攝影／李嵐馨

目前機台的設立點遍及台南、澎湖、新北、台北、花蓮、新竹、高雄、台中等地，其中台南的密集度最高，機台發展也最久，李忠翰表示，他們會持續推廣，與各地環保局、商家等合作，拓展機台密度，希望能讓民眾更方便的使用機台，共同做環保。

使用ECOCO機台回收的狀況跟點數累積，都可以用ECOCO循環經濟APP隨時了解。攝影／李嵐馨

除了瓶罐之外，ECOCO也有回收電池的服務，平時不好處理的電池，如未妥善處理好，裡面的化學物質便會對土地造成巨大的汙染，只要投入ECOCO設立的回收機台，也可以享有累積點數的福利。

用ECOCO機台回收瓶罐獲取的點數可以兌換優惠方案，用於日常消費或飲料等。攝影／李嵐馨

ECOCO自創業以來已經三年，在台南已經發展出一套幾乎成熟的運作方式，ECOCO設立自己的車隊，每天都會從各機台清運回收瓶罐至倉庫，然後送去合作的回收場進行回收再造，全體平均是一天2400~3000瓶，最高的時候一天可達5000瓶。

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目前其他地區的機台數尚為零星，因此採取的是機台旁合作店家暫存回收，固定時間會有ECOCO的工作人員前往收取的方式，未來密集度提高後，不排除將台南的模式復刻至其他地區，形成一張巨大的循環經濟網。

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小時候的夜晚總是能聽見很多蟲鳴鳥叫，長大後，隨著人類的快速發展與破壞，日常生活裡幾乎已經聽不到這些聲響，在桃園有座私人的小農場，可以遠離都市中吵雜的汽車聲，聽到屬於大自然原本的聲音。農場的主人是今年55歲的李朝安，他的農場與一般農場不同，雖然有鵝有雞，但並沒有難聞的惡臭，這樣的環境源自於他對於大自然分解者的了解與情有獨鍾。

每個禮拜六李朝安會開放民眾來「學習」，他的農場不開放觀光、玩樂，李朝安希望民眾去完他的農場能帶些知性的知識、有收穫的離去，再將他的理念分享給更多的人。李朝安的農場裡處處都是巧思，他用收集來的木材，拼貼出木椅、木箱等，但卻不是普通的木椅木箱，一打開，裡頭有層層關卡，堆放廚餘的地方、種植植物的地方、養動物的地方，將一個個蚯蚓箱，變成小型的生態圈。

都蚓箱最上層是植物然後依序是蛋雞、蚯蚓、蚯蚓分解後產生出的水，蛋雞的排泄物掉落成為蚯蚓的食物，再將蚯蚓水引至上層澆灌。攝影／李嵐馨

李朝安本是在大陸經商的台商，因為頻繁的應酬，身體亮起紅燈，飽受癌症折磨的他，於是決定從「食」來找回健康。他收起大陸的工廠返回台灣，買了一塊地自己當起農夫，但他發現蔬果也並不健康。「吃素以後我們才發覺說，吃很多菜的味道都一樣，今天吃高麗菜吃大白菜，怎麼味道都一樣呢，然後我們就開始去了解這個種植的過程，才發現說，原來這幾十年來我們都用化肥在種菜。」

李朝安的雞舍裡飼養三百多隻雞，但卻沒有明顯臭味，是因為土壤裡有大量分解者。攝影／李嵐馨 堆滿廚餘的箱子不用幾天蚯蚓以及微生物就可將其分解，常見的腐敗臭味經由裡面的生物分解後也會消失無蹤。攝影／李嵐馨

於是在翻閱諸多書籍資料後，李朝安決定試著用蚯蚓糞種植，在實驗之後發現，蚯蚓糞種植的蔬果遠比用化肥種植的來的健康好吃，生長的也好。意識到蚯蚓和微生物等大自然分解者的重要性後，他決心積極推廣循環農業，並開放民眾預約參訪，分享交流彼此的心得感想。慕名而來的陳先生表示也想試試在都市裡飼養蚯蚓，一起為環境的復原和減少傷害盡一份心力。 

同樣飼養蚯蚓，利用蚯蚓特性幫助循環農業還有嘉義青農楊智凱。他的其中一處蚯蚓養殖場，坐落在南投民間的一處閒置豬圈，他本和農業沒有半點關係，高中讀的是汽修科，而後當起職業軍人，但他並不喜歡枯燥乏味的工作，想創業冒險的心引領他回到家鄉。他想務農，但卻不想只是一般傳統務農，無意間他翻閱到養殖蚯蚓及的資料，開啟他與蚯蚓為伍的生涯，投入養殖蚯蚓、生產蚯蚓土的工作。

蚯蚓是大自然中重要的分解者，蚯蚓糞更可以拿來當作肥料。攝影／李嵐馨

蚯蚓土是被蚯蚓及各種大自然中的分解者分解後的產物，通過分解者的消化道，將有機物轉變為可以利用的土。「傳統上處理有機物的方式通常是堆肥，比較耗時，或是使用設備高溫、燃燒之類的，消耗大量電能，如果亂排放，更容易造成環境二次汙染，我們可以直接讓蚯蚓吃完消化，通過蚯蚓的腸胃道就變成可以再利用的資材。」楊智凱透過和農民合作後發現，蚯蚓土確實可以改善土質，增加農作物的產量，所以對於已經被人類過度破壞的土地像是一種解方、一種治療，讓人們從大自然中取得的資源，可以再回歸到大自然。

整車的牛糞對於大家來說是無用的廢棄物，但卻是楊智凱飼養蚯蚓的重要食物來源之一。攝影／李嵐馨 蚯蚓將牛糞分解成一袋袋肥沃的蚯蚓土。攝影／李嵐馨

起初由於這個行業過於新興，對於未來較不明確，所以剛開始家人並不認同，但楊智凱仍舊堅持，認為好的事情就該繼續做，他說：「一開始會接觸蚯蚓這個領域是因為想要創業嘛，創業單純就是經濟上面的考量，那在做的過程中慢慢發現，其實他的原物料是農村的廢棄物，這些也是某部分的社會問題。」楊智凱大方分享他從業以來的心態轉變，他現在想做的，不只是考慮經濟層面，還有將循環農業永續的概念推廣到每個人的心中。

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楊智凱認為，要想推廣，首先要先增加自身的影響力，於是陸續參與許多活動，獲得一些獎項的肯定，也增強自身的信心，家人也不再那麼反對。後來他開始進一步與學校談合作，想從教育上向外扎根，並擴大自己的場域，讓更多人注意到永續農業。

無論是李朝安還是楊智凱都在用自己的方式愛這片土地，雖然兩人做的事情不完全相同，但是透過教育以及推廣可以讓更多的人能夠認識，並了解到蚯蚓對於環境的益處，讓這片土地能夠生生不息，讓生態能夠循環永續下去。

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街道旁的行道樹修剪後，剩下的枝條都去哪了？這些樹木修剪後多餘的枝條往往堆得到處都是，卻很少有人願意回收，幾乎都被當成垃圾燒掉。為了搶救珍貴的國產木材，木酢產品品牌創辦人陳偉誠帶領團隊自創品牌、投入廢木回收，將原本沒人要的廢木再製成有價值的產品，實現。

根據報導，光是台南市，每年就產生2萬多公噸的廢家具和廢樹枝，經過回收處理後，每年仍有1萬公噸無法再利用。台北國際建築建材暨產品展導覽員王羽彤說明，做家具需要裁切，加上有些木頭品質比較不好，過程一定會有用不到的木材產生。木酢產品業者劉泰逸表示，路樹的樹枝因為太多、太細小，不容易分類，大家為了方便，就會直接拿去燒掉。

根據統計，光是台南市，每年就產生2萬多公噸的廢家具和廢樹枝，經過回收處理後，還是有1萬公噸無法再利用。攝影／黃子瑄 路樹的樹枝太多、太細小，不易分類且回收成本較高，經常被當作垃圾焚燒處理。攝影／黃子瑄

因為不忍看著珍貴的國產木材淪為垃圾，業者將收來的廢棄木材加工，體積大的廢木再製成木酢家具，價值可以從零元變成上千元，而體積過小的木材也能加工成木炭、盆栽、木酢液等產品。

劉泰逸解釋，最主要的產品木酢液，是把燒製木炭過程中產生的水蒸氣收集起來，萃取、蒸餾而成的精華，是天然的除草、除蟲用品。除此之外，木酢液還具有抗菌效果，目前已研發出60款清潔產品及保養品，「光木酢液這個市場的年營業額，目前就達到了大概5千多萬以上，那木炭應該也有1、2千萬的價值」。

原本沒人要的廢棄木板經過加工後，價值可以從零元提升至上千元不等。攝影／潘京婕 廢木燒製而成的木炭結合跨領域應用，變成兼顧美觀及淨化空氣功能的藝術盆栽。攝影／黃子瑄

劉泰逸表示，團隊目前正在朝永續循環的方向邁進，從前端鼓勵植樹、林木養護開始，到中段生產木酢相關產品，最後透過研發及跨領域應用，讓木材獲得更具價值的應用。經過他們的手，本來沒人要的廢木搖身一變，成為炙手可熱的商品，減廢的同時也為循環經濟開闢一條新路。

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雲服務、OEM藉助NVIDIA讓AI訓練更上層樓

作者：陶然
編輯：
2021-12-03 00:30
IT168網站 原創 分享

　　看看誰剛剛在快速訓練 AI 模型方面創下新速度記錄：戴爾科技、浪潮、Supermicro和在 MLPerf 基準測試中首次亮相的 Azure 均在使用 NVIDIA AI。

　　在今天宣布的 MLPerf 訓練 1.1 結果中，NVIDIA平台在所有八個熱門工作負載中都創下了記錄。

　　圖示：在新一輪的測試中，NVIDIA AI 訓練所有模型的速度都快於替代方案。

　　NVIDIA A100 Tensor Core GPU 提供了最出色每單芯片性能, Selene 是NVIDIA內部基於模塊化NVIDIA DGX SuperPOD架構構建的AI超級計算機，藉助NVIDIA InfiniBand網絡和NVIDIA軟件棧進行擴展，A100在Selene上實現了最快的AI訓練速度 。

　　圖示：NVIDIA A100 GPU 在所有八項 MLPerf 1.1 測試中均實現最好的每單芯片訓練性能。

　　雲服務更上一層樓

　　根據最新結果，在訓練 AI 模型方面，Azure 的 NDm A100 v4 實例的速度遙遙領先。它運行了新一輪的每項測試，擴展到多達 2,048 個 A100 GPU。

　　Azure 不僅展示了出色性能，而且在美國的六個地區，現在所有人都可以租借和使用其出色性能。

　　AI 訓練是一項需要大量投入的大型工作。NVIDIA希望用戶藉助他們選擇的服務或系統以創紀錄的速度訓練模型。

　　因此，NVIDIA將 NVIDIA AI 與面向雲服務、主機託管服務、企業和科學計算中心的產品相結合。

　　服務器製造商各顯身手

　　在 OEM 中，浪潮憑藉其八路GPU服務器NF5688M6 和NF5488A5液冷服務器在單節點性能方面創下了最多記錄。戴爾和 Supermicro 在四路 A100 GPU 系統上創下了記錄。

　　共有 10 家 NVIDIA 合作夥伴提交了本輪測試結果，其中包含 8 家 OEM 和 2 家雲服務提供商。它們占所有提交的 90% 以上。

　　這是 NVIDIA 生態系統在 MLPerf 訓練測試中的第五次亮相，也是到目前為止最出色的亮相。

　　NVIDIA的合作夥伴之所以積极參与，是因為他們知道 MLPerf 是唯一符合行業標準、經過同行評審的 AI 訓練和推理基準測試。對於評估 AI 平台和供應商的客戶來說，這是一個有價值的工具。

　　為速度認證的服務器

　　百度 PaddlePaddle、戴爾科技、富士通、技嘉科技、慧與、浪潮、聯想和 Supermicro 提交了基於本地數據中心的結果（單節點和多節點任務）。

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　　NVIDIA幾乎所有的 OEM 合作夥伴都在 NVIDIA 認證系統上運行了測試，NVIDIA為需要加速計算的企業客戶驗證了服務器。

　　提交的範圍展示了 NVIDIA 平台的廣度和成熟度，該平台為各種規模的企業提供最佳的解決方案。

　　既快速又靈活

　　NVIDIA AI 是唯一用於提交所有基準測試和用例的平台參与者，這展示了其通用性和高性能。快速靈活的系統提供客戶所需的生產力，以加快他們的工作速度。

　　AI訓練基準測試涵蓋當今最熱門的八個 AI 工作負載和場景，例如計算機視覺、自然語言處理、推薦系統、增強學習等。

　　MLPerf 測試透明、客觀，因此用戶可以依靠結果做出明智的購買決策。該行業基準測試組織成立於 2018 年 5 月，得到阿里巴巴、ARM、Google、Intel 和 NVIDIA 等數十家行業領先公司的支持。

　　三年內加速 20 倍

　　回顧過去，數據显示，僅在過去 18 個月，NVIDIA A100 GPU 的性能就提升了 5 倍以上。這要歸功於軟件的持續創新，這也是NVIDIA目前工作的重心。

　　自從三年前 MLPerf 測試首次亮相，NVIDIA 的性能提高了 20 倍以上。這種大規模加速源於NVIDIA在全棧 GPU、網絡、系統和軟件方面取得的進步。

　　圖示：NVIDIA AI 在三年內實現了 20 倍以上的改進。

　　持續改進軟件

　　NVIDIA的新進展來自多項軟件改進。

　　例如，藉助一類新的內存複製操作，NVIDIA在針對醫學成像的 3D-UNet 基準測試中實現 2.5 倍的操作加速。

　　得益於微調 GPU 以進行并行處理的方式，NVIDIA在針對物體檢測的 Mask R-CNN 測試中實現 10% 的速度提升，而在針對推薦系統的測試中實現了 27% 的提升。NVIDIA只是重疊了獨立操作，這種技術尤其適合跨多個 GPU 運行的作業。

　　NVIDIA擴展了 CUDA 圖形的使用範圍，盡可能減少與主機 CPU 的通信。得益於此，NVIDIA在針對圖像分類的 ResNet-50 基準測試中實現了 6% 的性能提升。

　　NVIDIA在 NCCL 上實施了兩種新技術。NCCL 是NVIDIA的庫，用於優化 GPU 之間的通信。對於 BERT 等大型語言模型，這樣可以將結果加速高達 5%。

　　利用NVIDIA工作結果

　　NVIDIA使用的所有軟件均在 MLPerf 倉庫提供，因此每個人都可以獲得NVIDIA的出色結果。NVIDIA不斷將這些優化整合到 NGC（NVIDIA的 GPU 應用程序軟件中心）上的容器。

　　它是全棧平台的一部分，已在新的行業基準測試中得到驗證，可從各種合作夥伴處獲得，能夠處理當今真正的 AI 作業。

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來源鏈接：http://server.it168.com/a2021/1203/6584/000006584705.shtml

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數據中心行業能跟上技術發展嗎？

作者：陶然
編輯：
2021-12-06 10:08
IT168網站 原創 分享

　　在數據中心行業中，有一種對速度有更高需求的傾向。但是，為了跟上行業瞬息萬變的發展，也需要學會放棄一些性能。

　　行業專家日前對數據中心運營商目前所處的環境以及該行業在提高發展速度方面面臨的挑戰進行了闡述和分析。

　　Amy Daniell是NTT公司超大規模團隊的主管，過去十年來一直在數據中心行業工作。他表示，每個人在這十年可以看到數據中心的規模和需求上的快速增長。

　　他說：“有人認為在構建數據中心之後，其容量很快被佔用。這種想法是荒謬的。例如，我們在以往建設一個數據中心園區的時間可能超過10年，但卻在不到三年的時間內建成。

　　我們看到的挑戰是，數據中心建設在需要的時候將IT設備運送到現場成為了一個真正的挑戰，由於發生新冠疫情，導致交付時間呈指數級增長。而在將設備運到現場之後，如何讓勞動力安全交付也是一個挑戰，因此，數據中心建設如今成為了一個雙重的挑戰。

　　此外一些工程師由於退休或跳槽等原因退出數據中心行業，如今數據中心行業沒有足夠的人才。對一些年輕工程師來說，進入金融行業要比數據中心行業更加有利可圖。”

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　　數據中心基礎設施管理 (DCIM)提供商Panduit公司業務發展總監Jeffrey Paliga見證了這些趨勢在過去兩年的加速發展。

　　他表示：“事情總是以相當快的速度發展，但我認為當新冠疫情發生時，其中很多計劃或者被淘汰或者顯著加速，因此存在很多不確定性。數據中心運營商不得不放棄原有的設計，儘管他們的自然習慣是在遭遇壓力之下回到原有的設計，但他們需要重新考慮將數據中心整合在一起的設計和過程。

　　幸運的是，我們的許多客戶都處於良好的狀態。他們能夠加快或實施他們認為還需要三到五年才能完成的混合IT戰略，並在12到18個月內整合在一起。更多的交流和知識共享確實迫使每個人重新思考他們在這個過程中所做的事情。”

　　人們普遍看到的一件事是，數據中心行業由於用戶需求和快速發展的技術環境而變得複雜。技術的變化如此之快，以至於人們只能希望它最終會達到一個極限速度，而標準的商業模式方法無法跟上，而數據中心行業必須適應不斷變化的條件。

　　PTS Data Center Solution公司創始人兼首席執行官Peter Sacco指出：“數據中心運營商通常需要大量投入，因為建設數據中心需要很多資金。”

　　他表示，當前的方法試圖跟上技術不斷變化的形勢，這帶來了一些風險：隨着技術不斷向前發展，數據中心中一些技術或設備可能變得過時，也有可能面臨失敗的情況。面對這種風險，數據中心運營商需要更多資金和動力來推動數據中心行業不斷向前發展。雖然數據中心可能很難跟上技術發展，但對未來產生革命性影響將是非常值得的。

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來源鏈接：http://server.it168.com/a2021/1206/6586/000006586795.shtml

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很多人都知道什麼大數據，但是有多少人知道小數據及其在機器學習中的重要性？小數據是指以一定數量和格式出現的數據，使其可供人類訪問、提供信息和可操作。大數據通常與機器有關，小數據與人類有關。

　　理解大數據的唯一方法是將其縮減為更小的、具有視覺吸引力的對象，這些對象代表大數據集的各個方面。例如，通過傳感器收集氣象數據，並通過計算機處理全國各地的天氣報告大量數據，並將其轉換為圖表或圖形形式的小數據，然而通過電視新聞播放，人們通過這種形式很容易了解天氣狀況。

　　小數據如何有效？

　　對於人工智能的理解，數據起着重要的作用。訓練人工智能需要大量數據。這種認為人工智能需要大量數據才能運行的假設忽略了存在性，並掩蓋了不需要大數據進行訓練的潛在方法。

　　小數據包括遷移學習、數據標記、人工數據、貝恭弘=叶 恭弘斯方法以及強化學習。使用小數據的方法也可以吸引非技術專業人士了解數據何時、何地以及如何對人工智能有用。通過評估人工智能領域當前和未來的進展，小數據方法正在科學研究領域取得更多進展。

　　機器學習並不局限於大數據，還有廣泛使用的小數據方法。美國和中國在小數據方法方面的研究位於世界前列，正在機器學習領域採用小數據方法。而小數據方法與大數據方法相比，可以節省更多的成本和時間。

　　像遷移學習這樣的小數據方法如今被廣泛使用。科學家利用轉移學習來訓練機器，使其能夠在各個領域工作。例如，印度的一些研究人員使用轉移學習來訓練一台機器，只使用45個訓練示例就可以在超聲圖像中辨別腎臟。遷移學習預計將很快增長。

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　　使用人工智能的一個主要挑戰是機器需要泛化，也就是說，為訓練它們的問題提供正確的答案，因為轉移學習就是轉移知識。即使在數據有限的情況下也有可能實現。轉移學習正被用於癌症診斷、玩电子遊戲、垃圾郵件過濾等等。先進的人工智能工具和技術為利用小數據和變化過程訓練人工智能提供新的可能性。為了訓練人工智能系統，一些大型組織正在使用大量的小數據。

　　像遷移學習這樣的小數據方法有很多優點。例如，使用數據較少的人工智能可以加強數據很少或沒有可用數據的領域。儘管許多研究人員認為人工智能的成功需要大數據，但在這種情況下，遷移學習已被證明對於使人工智能應用多樣化並進入未開發的領域至關重要。與大數據方法相比，遷移學習還有助於節省成本和時間。許多專家指出，遷移學習將成為機器學習行業的下一個驅動力。

　　各種小數據技術被用來訓練人工智能識別對象類別。小數據技術被廣泛用於提高不同行業和企業工作的效率、準確性和透明度。人工智能在員工的技能培訓以及他們從較小數據集學習的能力方面發揮着重要作用。許多人工智能公司都在採用小數據開展業務。

　　上世紀的很多科學家使用小數據進行研究和發現，他們使用小數據完成了所有的計算。他們通過將自然法則歸納成簡單的規則，發現了它們的基本規律。

　　研究發現，65%的創新都是基於小數據的。儘管許多企業使用深度學習通過將真實數據與合成數據混合來創造最佳性能，但並不總是需要使用大數據。小數據還可用於得出一些重要結論，尤其是在訓練人工智能的時候。大數據有時會在機器學習方法中造成混亂。而採用人工智能是為了掌握知識，而不是處理數據。它涉及向機器提供知識以使其執行任何任務。

　　與大數據相比，小數據技術還沒有受到太多關注。雖然沒有多少人了解它的好處，但小數據可能很快就會變得非常流行。就科技行業而言，他們正在迅速從大型集中分析轉向更加細化和智能連接的小型數據集。

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　如果有足夠的訓練數據，機器學習模型可以表現出色。不幸的是，對於許多應用程序來說，對高質量數據的訪問仍然是一個障礙。

　　解決這個問題的一個方法是“數據增強”，這是一種從現有的訓練樣本中生成新的訓練樣本的技術。數據增強是一種在數據約束環境下提高機器學習模型性能和準確性的低成本和有效的方法。

　　機器學習模型的“過度擬合”

　　當機器學習模型在有限的例子上進行訓練時，它們往往會“過度擬合”。當機器學習模型對其訓練示例執行準確，但不能推廣到未見數據時，就會發生“過度擬合”。

　　在機器學習中有幾種方法可以避免“過度擬合”，比如選擇不同的算法、修改模型的結構和調整參數。但最終，解決“過度擬合”的主要方法是向訓練數據集添加更多高質量數據。

　　例如，考慮卷積神經網絡(CNN)，這是一種機器學習架構，特別適合於圖像分類任務。如果沒有大量多樣的訓練例子，CNN最終會在現實世界中對圖像進行錯誤分類。另一方面，如果CNN接受不同角度和不同光照條件下的物體圖像訓練，它在現實世界中識別物體的能力會變得更加強大。

　　然而，收集額外的培訓示例可能是昂貴的、耗時的，有時甚至是不可能的。這一挑戰在監督學習應用程序中變得更加困難，因為訓練示例必須由人類專家標記。

　　數據增加

　　增加訓練數據集多樣性的方法之一是創建現有數據的副本，並對其進行小的修改。這被稱為“數據增強”。

　　例如，假設在圖像分類數據集中有20張鴨子的圖像。通過創建鴨子圖像的副本並水平翻轉它們，您已經將“鴨子”類的訓練示例增加了一倍。您可以使用其他轉換，如旋轉、剪切、縮放和轉換。您還可以結合這些轉換來進一步擴展獨特的訓練示例集合。

　　數據擴充不需要局限於幾何操作。添加噪點、改變顏色設置和其他效果(如模糊和銳化濾鏡)也可以幫助將現有的訓練示例作為新的數據。

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數據擴充的例子

　　數據增強對於監督學習特別有用，因為您已經有了標籤，不需要額外的工作來註釋新的示例。數據增強對於其他類型的機器學習算法也很有用，如無監督學習、對比學習和生成模型。

　　數據增強已經成為訓練計算機視覺應用的機器學習模型的標準實踐。流行的機器學習和深度學習編程庫具有易於使用的函數，可以將數據增強集成到機器學習訓練管道中。

　　數據增強不僅局限於圖像，還可以應用於其他類型的數據。對於文本數據集，可以用它們的同義詞替換名詞和動詞。在音頻數據中，可以通過添加噪聲或改變播放速度來修改訓練示例。

　　數據擴充的限制

　　數據增強並不是解決所有數據問題的靈丹妙藥。您可以將其視為機器學習模型的免費性能增強器。基於您的目標應用程序，您仍然需要具有足夠示例的相當大的訓練數據集。

　　在某些應用程序中，訓練數據可能太過有限，無法通過數據擴充來提供幫助。在這些情況下，必須收集更多的數據，直到達到最小閾值，才能使用數據增強。有時，您可以使用遷移學習，即您在一個通用數據集(例如ImageNet)上訓練機器學習模型，然後通過微調其針對目標應用程序的有限數據的更高層次來重新利用它。

　　數據增強也不能解決其他問題，比如訓練數據集中存在的偏差。數據擴充過程還需要進行調整，以解決其他潛在的問題，例如類不平衡。

　　如果使用得當，數據管理可以成為機器學習工程師工具箱中的一個強大工具。

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電商以及實體店家線上化的趨勢快速發展，91APP-KY（6741）董事長何英圻針對明年產業趨勢發展表示，展望2022年，D2C（Direct to Consumer，直接面對消費者）、OMO（虛實融合）二大新趨勢將持續快速發展，將有望帶動91APP營運向上。

何英圻分析，台灣市場中，實體零售仍然佔約80％～90％，純電商的占比約10％，代表仍然有大部分的實體零售需要網路化、電商化，而這也是91APP著重的市場，在二大趨勢帶動之下，也讓91APP營運維持強勁動能。

91APP總經理楊明芳則表示，91APP在D2C部分，主要是為D2C自有電商提供SaaS軟體雲以及數據導向的電商服務，而在OMO部分，則是幫助實體零售品牌虛實融合，除了加速D2C線上業績以外，也讓線下業績獲成長動能。

如果以營收分布來看，91APP營收主要分成四大塊，佔比最大的為客戶的系統使用費，楊明芳解釋，91APP與客戶一起成長，客戶的GMV越高，相對公司的營收也一併成長。此外，還有包括軟體訂閱費、數據與電商服務（電商代運營、廣告代操、數據顧問）以及大型專案收入。

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Google地圖已可更新顯示潭子電動車充電站設置地點!!

日本、大陸，發現這些先進的國家已經早就讓電動車優先上路，而且先進國家空氣品質相當好，電動車節能減碳可以減少空污

目前，91APP客戶的不重複會員達1,200萬人，去年全年GMV達150億元，法人表示，以台灣零售市場狀況來看，D2C電商市場規模年複合成長率（CAGR）21％，至2028年估將成長至5,700億元；電商平台CAGR達14％，至2028年將有望增長至6,340億元。以D2C市場來看，2020年91APP市占率為10％，目標要在2028年成長至20％，離現在還有相當大的成長空間。

法人表示，第四季為零售產業旺季，將可帶動91APP營收、GMV規模向上突破；此外，費用率逐季下降，第三季費用率已降至42.2％，也帶動獲利表現。

展望2022年，何英圻表示，明年營收與GMV的成長動能，將來自於新客戶以及既有客戶的成長，將持續聚焦在中大型客戶（Key Account, KA）的開發與服務，至今年第三季中大型客戶數量已經成長至450家，此外，也將與國內外大型ERP、POS服務商、廣告公司等夥伴合作，多方攜手之下，也將為91APP帶來更多客戶。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/newspapers/20211220000165-260204

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