20181120职业发展规划
IBM面向未来的计算
IBM是一家解决计算问题的公司
分析和认知计算 - 人工智能 - 机器学习 - 脑启发 - 深度学习 从左至右逐渐具体化
计算的三要素 数据 计算架构（组织 获取 运算的连接） 计算力
如今数据膨胀的速率非常快 如何存储（IBM正在研究）：超高密度磁带（1inch^2存201GB） 相变存储 单原子存储
现代数据中心不再以业务为中心而以数据为中心 现代企业数据驱动的IT架构转型：转型信息架构（现代化IT） 拥抱人工智能（新兴应用） 提升核心竞争力（混合云） 全方位优化业务（多云）
IBM收购Red Hat 这笔交易将使得IBM成为世界第一混合云服务提供商
计算力是最核心的要素 摩尔定律失效 最贵的计算机是“闲置的”计算机 解决问题：虚拟化与云计算 内存革新提高数据传输 IBM的探索：释放系统潜力的POWER架构 GPU加速 通过异构计算来延续摩尔定律趋势 IBM主要做两方面工作： 处理器带宽的增加释放更强的能力 带来系统创新的更多可能性 内存一致性加速器接口：极大减少加速器访问延迟 显著提升可编程性 降低系统创新门槛
异构计算的麻烦：编程模型可能变得很复杂
加速的机器学习：针对机器学习开发的训练框架 -> 分布式训练模型 -> 良好的GPU加速 -> 支持稀疏数据结构 -> 更大的加速器带宽带来更小的拷贝时间 -> 相对同类系统明显的性能优势 计算力提升46倍
Summit超级计算机 应用：抗争癌症 预测新能源 发现下一代材料
新型计算机： 超小型（米粒大小） 终端 TrueNorth类脑芯片 神经突触核心（在硅片上对神经元 树突 轴突进行建模） 时钟驱动 -> 事件驱动 云端 量子计算 基于量子叠加和量子纠缠效应的计算模型
作为学生我们今天应该学习什么才能带给我们持久的竞争力 gartner.com/SmarterWithGartner 技术发展的过程 新兴出现 快速上升 然后迅速下降（重新洗牌 整合归并） 慢慢爬升并持续提供生产力 对于热门的东西 多问一些本质问题 找万变之不变 大部分人因为看见而相信 小部分人因为相信而看见 - 信念
关于个人发展 最关键的是学习能力（硬实力） 怎样在一个挑战在面前的时候如何系统地组织你的学习 意志坚定地执行你的学习 持续学习的能力 软实力 讲故事的能力（联系素材 以吸引人的方式展现出来） 制造快乐的能力 感染别人 相信你的观点 最后追随你 专业学习方面：在上层开发中同时也关注底层的东西
你做的事情会对什么事情产生影响 例子：google为什么要将一些有价值的计算框架开源
做联系 增加知识面