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制造商: STMicroelectronics
產品種類: 電可擦除可編程只讀存儲器
RoHS: 詳細信息
安裝風格: SMD/SMT
封裝 / 箱體: SOIC-8
存儲容量: 256 kbit
組織: 32 k x 8
接口類型: Serial, 4-Wire, SDI, SPI
訪問時間: 60 ns
數據保留: 40 Year
最大時鐘頻率: 5 MHz
電源電流—最大值: 5 mA
電源電壓-最小: 2.5 V
電源電壓-最大: 6.5 V
最小工作溫度: - 40 C
最大工作溫度: + 130 C
系列: M95256-W
封裝: Cut Tape
封裝: MouseReel
封裝: Reel
高度: 1.65 mm
長度: 5 mm
寬度: 4 mm
商標: STMicroelectronics
工作電源電流: 5 mA
工作電源電壓: 2.5 V, 5.5 V
產品類型: EEPROM
編程電壓: 2.5 V to 5.5 V
工廠包裝數量: 2500
子類別: Memory & Data Storage
單位重量: 143 mg
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這么多深度學習架構，百度還有必要重做一個？
去年 3 月 22 號，華為 HiAI 首席架構師楊鋆源第一次聽到 PaddlePaddle 這個名字。當時，他的內心想法是，「業界深度學習框架已經很多了，開發者已經是選擇困難，百度還有必要再做一個嗎?」
如今，他的想法發生了改變：「做深度學習框架需要大量的投入，無論是做框架的提供者，還是廣大的學員或者是開發者，都要花很大的精力去學習。平臺必須堅持數年連續投入，百度愿意做這件事是國內開發者的幸事。向所有愿意在基礎能力投入的組織和個人致敬，因為他們推動了整個產業的可持續性發展。」
楊鋆源想法的改變，源于一項為期六個月的培訓。
今年初，百度聯合「深度學習技術及應用國家工程實驗室」成立「黃埔學院」，旨在為各行各業培養第一批「首席 AI 架構師」。
第一期學員共 35 人，分別來自不同企業和單位(包括國家衛星氣象中心、中油瑞飛、中信銀行、神思電子、OPPO、廣東電網、廣東長隆集團、中國聯通軟件研究院、華為、米文動力、愛奇藝等)，當然楊鋆源是其中之一。
他們在北京進修半年，在半年時間里，他們結合自身行業和企業需求，使用飛槳(PaddlePaddle)，將 AI 結合到業務實踐中應用落地。
上周日(6 月 16 日)下午，他們在百度科技園熊掌報告廳上完「最后一課」后，28 位通過畢業答辯的學員獲得了畢業證書，成為百度認證的業界首批「首席 AI 架構師」。
在這半年時光里，陪伴著楊鋆源們一起成長的，還有 PaddlePaddle——中文名為「飛槳」，是由百度自主研發，集深度學習訓練和預測框架、模型庫、工具組件、服務平臺等為一體的開源深度學習平臺。
2016 年，在百度世界大會上，百度宣布 PaddlePaddle 開源，國內首個也是目前唯一一個開源開放、功能完備的端到端深度學習平臺誕生。
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去年，PaddlePaddle 核心框架 Paddle Fluid v1.0 發布了穩定版本;半年來，飛槳(PaddlePaddle)在易用性、性能、模型豐富度等方面取得了大量突破性進展，百度深度學習技術平臺部總監、黃埔學院副院長馬艷軍說。
基于百度多年的產業應用經驗，以及百度大腦生態伙伴的人工智能解決方案實踐，飛槳(PaddlePaddle)目前已經支持六十多個經過真實業務場景驗證的官方模型，涵蓋視覺、自然語言處理、推薦等 AI 核心技術領域。
在核心框架層面，它提供開發、訓練和預測一整套的技術能力，它同時支持稠密參數和稀疏參數場景，支持千億規模參數、數百個節點的高效并行訓練，為用戶提供業界最強的超大規模并行深度學習能力;它提供性能全面領先的底層加速庫和推理引擎、Paddle Mobile、Paddle Serving、高效自動化模型壓縮庫 PaddleSlim，為用戶提供端到端全流程部署方案;
為適應工業大生產階段的「標準化、自動化和模塊化」，它提供包括遷移學習、強化學習、自動化網絡結構設計、訓練可視化工具、彈性深度學習計算等在內的工具組件;
在服務平臺層面，它提供零基礎定制化訓練和服務平臺 EasyDL 和一站式開發平臺 AI Studio，進一步降低深度學習應用門檻，讓零算法基礎加速推動產業智能化變革。
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「飛槳(PaddlePaddle)核心框架 Paddle Fluid v1.5 馬上就要發布」，馬艷軍當日透露。
飛槳(PaddlePaddle)總架構師于佃海、主任架構師胡曉光和董大祥分別從飛槳的基本能力、設計，模型的穩定性和易用性，飛槳在大規模分布式應用場景中的應用等方面，對飛槳在這半年里取得的進展做了更詳細的介紹。
于佃海說，最近半年，他們在 OP 的完備性上做了很多建設;飛槳(PaddlePaddle)的 API 也逐漸穩定下來;他們還完善了對應的中英文雙語文檔，優化了底層性能，并增加了對動態圖編程的支持。
胡曉光表示，飛槳(PaddlePaddle)模型庫中模型的數量已經從早期的不到二十個模型，增長到六十多個，覆蓋方方面面，還包含「非常前沿」的模型。
他還表示，飛槳(PaddlePaddle)提供的算法模型全部源于百度的工業實踐，歷經大規模數據、場景訓練，特別是針對中文的語義表示、情感分析等，百度基于特有的數據算法已可提供成熟穩定的模型，大幅提升訓練速度和實現效率。比如機器翻譯的模型，在訓練上比其他框架快 60% 以上，預測速度快近 4 倍。
董大祥透露，他們在大數據訓練的過程中做了很多優化，包括數據分布式的 I/O，隨機打亂等功能。他們將在飛槳(PaddlePaddle)的開源項目里逐步增強模型的異步能力，以更高性價比擴展節點。「易用性方面，1.5 版本會發布分布式訓練的 API。」
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