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1、使用ZeRO克服数据并行性和模型并行性的局限性论文已发布，地址：https：//arxiv.org/pdf/1910.02054.pdf毋庸置疑，大型的深度学习模型可以显著提高准确度，但是直接训练数带有十亿参数的模型，硬件往往受不了。为了解决这种硬件内存问题，通常的解决方案是兼顾计算资源、效率，但是往往却有以下两点限制：

今后，在江苏登记结婚的夫妻经过实名认证后，就能在支付宝中领取和实体证对应的电子结婚证。据记者了解，目前电子结婚证已上线补领婚姻证预约、婚姻登记信息核验等服务，更多的应用场景还在建设中。未来，电子结婚证将能用于更多线上、线下的场景，比如用于在线办理出生证明、迁移户口、购房贷款等业务。

数据的并行性对节约设备的内存起不到什么作用：即使32G的GUP，在面对10亿个参数的模型也束手无策。由于细粒度并行计算和通信昂贵，模型并行不能有效地扩展到单个节点之外。但是，使用ZeRO可以克服数据并行性和模型并行性的局限。ZeRO通过跨数据并行进程划分模型状态（参数，梯度和优化器状态），在一定程度上能够消除数据并行进程之间的内存冗余。ZeRO还能够在模型训练期间动态规划通信，保证了分布式设备之间共享必要的状态，从而保持数据粒度的计算和通信量。换句话说ZeRO允许每个设备的内存使用量随数据并行性的程度而进行线性扩展，也即只要聚合的设备内存足够大，ZeRO支持的数据并行性可以“拿下”任意大小的模型。

在阿里巴巴经济体中，数以百万计的企业共同合作，服务了超过六亿的消费者。阿里经济体在为消费者提供更好生活的同时，也在形成一个帮助企业完成数字化转型的基础设施。互联网和数字技术不仅为企业开辟了新的网上销售通路，而且深刻地推动了营销方式、消费者运营模式、供应链、商品设计企划和商品生产方式的变革。而这一变革的基础是企业经营数据和消费者数据的全域打通。阿里经济体内多元化的商业场景和所形成的数据资产，与卓有成果的云计算相结合，形成了独特的数字经济时代的“阿里巴巴商业操作系统”。展望未来，阿里将通过“阿里巴巴商业操作系统”的零售云、营销云、金融云、物流云等云化基础设施，帮助企业客户完成数字化的转型。

过去一年，阿里旗下各项业务仍保持高速增长，并创下一系列新纪录。截止到2018年3月31日的财年，阿里核心电商GMV达到7600亿美元，集团收入同比增长58%，创IPO以来最高增速。2018年3月， 中国零售平台的移动月度活跃用户比一年前增加1.1亿。截止到2018年3月的最新一季度，年度活跃消费者数也创下IPO以来单季增幅最高值。

以逻辑（ 编故事 ）为投资标准成为了市场的主流，编故事的人通过各种大逻辑套小逻辑，然后推动股价上涨来标榜自己发现价值，认为自己认知是多么深远超过其他人，因为是股价涨了；但是真的是因为他们那些莫名其妙、胡编乱造的理由涨的，还是因为有疯狂的资金流入市场推动筹码价格的上涨？也许他们也不知道，被价格上涨带来的盈利冲昏了头脑，他们认为他们站在世界之巅。