Flanger

Вот сколько еды можно купить за стоимость пачки сигарет в Австралии

aMKQ41M_460sv[1].mp4

anQB4eE_460svav1[1].mp4

Камден, Нью-Джерси, США

a3EL1jN_460svvp9[1].webm

Светящиеся черви в заброшенном туннеле в Новом Южном Уэльсе, Австралия

a1rYrxD_460svav1[1].mp4

IKEA выкупила лес в США, чтобы спасти его от уничтожения Ingka Group, материнская компания ретейлера IKEA, выкупила 4500 га леса в американской Джорджии, чтобы спасти его от уничтожения. Покупка леса — часть стратегии IKEA по защите экологии. Массив, который теперь принадлежит IKEA, находится в бассейне реки Альтамаха, где обитает редкая черепаха-гофер. В собственности Ingka Group уже есть 249 000 га лесов в США и Европе. Компания скупает места, где заготавливается древесина, и вводит правило: при перепродаже лес не может быть разделён. В IKEA заверяют, что сейчас в продукции используется «незначительное количество» древесины. «Хорошо управляемые лесные хозяйства приносят ощутимую пользу, включая чистую воду и среду обитания для диких животных, а также смягчают последствия изменения климата», — сказал президент Фонда охраны природы Ларри Зельцер. Ранее IKEA объявила о запуске первого секонд-хенда. Его ассортимент — повреждённая и отреставрированная мебель. Кроме того, шведская компания заменила пластиковую посуду в своих ресторанах на биоразлагаемую и отказалась от продажи одноразовых батареек в пользу аккумуляторных, которые меньше вредят экологии. В январе стало известно, что IKEA будет продавать запасные детали для своей мебели, чтобы увеличить срок её эксплуатации.

Pflege wertvoller Biotope_ Autonomer Agrar-Roboter hilft beim Erhalt von Streuob.mp4

Микросхема WSE изготовлена по современному 7-нм техпроцессу и содержит умопомрачительные 2,6 триллиона транзисторов, объединённых в 850 000 вычислительных ядер. Гигантский размер — не рекорд ради рекорда. Размещение огромного количества ядер на одном кристалле имеет существенные практические преимущества при моделировании нейронных сетей — а именно для этой цели предназначен новый супер-чип. В настоящее время большая часть нейровычислений выполняется при помощи графических процессоров (GPU). Они подходят для этого лучше, чем CPU, поскольку содержат множество блоков, способных работать параллельно, и могут быстро выполнять операции над матрицами, к которым по большей части и сводится работа искусственных нейросетей. Но всё-таки изначально GPU разрабатывались с другими целями, и почти 90% их площади занимают компоненты, которые не могут быть использованы для задач искусственного интеллекта. Да и объём памяти на кристалле, которым располагают GPU, для этих целей слишком мал. Вычислительная система CS-1 на базе Wafer Scale Engine Архитектура WSE была специально разработана для нейровычислений и потому избавлена от вышеописанных недостатков. Здесь прямо на кристалле размещено 36 гигабайт памяти с максимально коротким временем доступа: все обращения обрабатываются за один такт, т. е. быстрее чем за наносекунду. Память обладает беспрецедентно высокой пропускной способностью — 9 петабайт в секунду (это в тысячи раз быстрее, чем в классических системах, где память реализована отдельно). Для связи между ядрами внутри одного блока и между разными блоками используются одинаковые интерфейсы, которые ещё на порядок быстрее. И всё-таки в первую очередь создание WSE — это не архитектурный, а технологический триумф. Разработчикам пришлось решить массу проблем, которые просто не возникают в случае с чипами привычного размера. Так, супер-микросхема выделяет 15 кВт тепла, поэтому для неё не подходила ни одна из существующих систем охлаждения. Блок с микросхемой WSE и системой питания. Справа — коннекторы для водяных помп Высокопроизводительная помпа системы охлаждения Более того, из-за огромных габаритов микросхемы возник эффект неравномерного теплового расширения кристалла и подложки, и пришлось ввести дополнительный компенсирующий слой. Трёхмерная система подвода электропитания, рассчитанная на ток 20 000 ампер, тоже была разработана специально для данного проекта. Корпусировку изделия и вовсе пришлось выполнять вручную. Компания TSMC, на мощностях которой выпускаются гигантские «вафли», смогла обеспечить сверхнизкий процент производственного брака, что позволило заложить в схему всего 1% дополнительных ядер, которые должны подменять неработоспособные. Важное преимущество разработки Cerebras Systems — полная совместимость с существующими программными комплексами для разработки систем глубокого обучения, в частности, PyTorch и TensorFlow. При переходе на WSE не требуется переписывать ПО. Разработчики подсчитали, что вычислительная система на базе Wafer Scale Engine — CS-1 — в 150 раз производительнее, чем лучший из нынешних серверов на GPU, DGX-1, при этом занимает в 40 раз меньше места и потребляет в 20 раз меньше энергии. Вычислительная система CS-1 без корпуса Наверное, последней в ряду впечатляющих цифр должна стать стоимость микросхемы. Компания её не раскрывает, но по косвенным признакам можно судить, что она превышает 2 млн долларов. Это не отпугивает потенциальных заказчиков. Системы CS-1 уже работают в Аргоннской национальной лаборатории под Чикаго и Ливерморской национальной лаборатории им. Лоуренса; также они должны лечь в основу нового суперкомпьютера Neocortex в Питтсбурге. Благодаря разработкам Cerebras Systems на обучение сложных нейросетей будут уходить часы, а не недели, а значит, можно будет опробовать намного больше разных вариантов. Возможно, в перспективе подобные системы помогут в реализации таких амбициозных планов, как моделирование работы мозга высших животных в реальном времени. Просмотр полной топик

Фура с соусом для макарон в аварию попала.

Future is Now _ Urban Air Mobility _ EHang.mp4 Просмотр полной топик

Sleepy-walking-your-dog.mp4

Perfectly-Balanced.mp4

Mom's laughter is just the icing on top KidsAreFuckingStupid.mp4

Детройт, штат Мичиган