网络性能监控和诊断市场指南

其实，云计算并非一个全新概念，其发展历史可以追溯到1956年虚拟化技术的正式提出。我国云计算发展大致经历三个阶段：2010年以前是准备阶段； 2011年到2013年是稳步成长阶段；2014年至今，中国云计算产业进入高速发展阶段。当前，云计算正从新业态转变为常规业态，并且与传统行业深度融合发展。据中国信通院统计，全球云计算市场规模总体呈稳定增长态势，未来几年市场平均增长率在20%左右。预计到2022年，全球市场规模将超过2700亿美元，我国云计算市场规模将达到1731亿元人民币。

云计算究竟是一项什么样的技术？

通过高速网络，云计算将大量独立的计算单元相连，提供可扩展的高性能计算能力。它的主要特点是：资源虚拟化、服务按需化、接入泛在化、部署可扩展、使用可计费。

简单说，就是用户的计算需求不必在本地计算机上实现，而是只要把计算需求交给“云平台”，“云平台”把巨量数据分解成无数个小任务，分发给众多服务器，最后汇总出计算结果，返回给用户。打个比方，吃鱼不必自己造船、结网、出海、烹饪，只需跟饭店下订单即可，饭店自会准时上菜，这个饭店会同时服务众多顾客。随着用户越来越多，程序越来越复杂，对计算能力和安全性的要求也越来越高。在不断提升的需求推动下，云计算技术不断升级，应用也越来越普及。
 

其他的方法像Patient Knowledge Distillation找到一些压缩语言模型的方法， 使其可以下载到例如用户的手机的格式。 对于谷歌神经机器翻译系统来说这是必要的考虑， 这个系统支持谷歌翻译， 谷歌翻译公司需要创建一个可以离线访问的高性能翻译服务。

本质上，简化学习集中在以部署为中心的设计上。这就是为什么大多数简化学习的研究来自公司的研究部门。以部署为中心的设计的一个方面不是盲目地遵循数据集的性能指标，而是在部署模型时关注潜在的问题。

例如，前面提到的对抗输入是设计用来欺骗网络的恶意输入。在标牌上喷漆或贴上标签，会诱使自动驾驶汽车加速超过限速。负责任的简化学习的不仅使模型足够轻量级以供使用，而且确保它能够适应数据集中没有出现过的角落情况。

在深度学习的研究中，简化学习可能是最不受关注的，因为“我们通过一个可行的架构尺寸实现了良好的性能” 并不像 “我们通过由数千千万万个参数组成的体系结构实现了最先进的性能”一样吸引人。

不可避免地，当追求更高得分表现的宣传消失时，正如创新的历史所示，简化学习—实际上是真正的实践性学习—将得到更多应有的关注。

总结

• 混合学习目标是去跨越监督学习与无监督学习的边界， 类似半监督与自监督的方法能够去从无标注的数据中提取信息， 当无监督的数据量呈指数级增长时，这是非常有价值的东西。
• 随着任务变得越来越复杂， 成分学习将一个任务解构为数个简单的组件。 当这些组件一起联合工作或者对抗工作时， 结果会是一个更加优良的模型。
• 简化学习没有受到过多的关注因为深度学习正在经历一个大肆宣传阶段， 单是很快足够的实践和以部署为中心的设计将会出现。

（编辑：阿坝站长网）

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