隨著 AI 人工智能應用的發展，AI 工廠和數據中心的電力消耗已成為業界關心的重要課題，根據 2023 年的統計，美國當地多家科技企業的數據料中心，所消耗的電力就佔了全國總電力的 4%。估計在 2028 年，電力消耗將增至 12%，這對於全球能源供應及至然環境保育將構成重大壓力。最近加拿大滑鐵盧大學的研究團隊發表他們的研究，指僅需修改 Linux 作業系統核心中約 30 行程式碼，就能夠顯著降低數據中心的電力消耗達 30%，這消息無疑是一個重要的發現。
最近加拿大滑鐵盧大學的研究團隊，發現僅需修改 Linux 作業系統核心中約 30 行程式碼，就能夠顯著降低數據中心的電力消耗達 30%，這消息無疑是一個重要的發現。
加拿大滑鐵盧大學系統與網路教授 Martin Karsten 的研究團隊，與雲端運算服務供應商 Fastly 的工程師 Joe Damato 合作，研究能否透過非硬件手段，去減低數據中心的電力消耗。
結果發現 Linux 作業系統在核心層級處理網路流量時，會存在效率低下的問題。研究指核心在處理網路傳輸的「資料包」時，一般會透過輪詢機制檢查是否有新的數據包傳入，然而在低流量時，這種輪詢機制會持續運作，造成不必要的能源消耗。針對這個問題，Karsten 教授團隊提出不再以時間間隔進行輪詢，而是根據應用程式的實際網路流量狀況動態調整。在高流量時期持續輪詢，而在低流量時會中斷的傳輸，藉此減低能源消耗。
Fastly 的工程師 Joe Damato 表示，這項改進並非重新編寫程式碼，而是透過修改現有的 Linux 核心程式碼，來改變系統的運作順序。簡單說，就像重新安排工廠生產線的工作流程，這樣就工人就不會一直到處奔波，可以更順暢地完成工作。團隊經過在不同情境和工作負載下的測試，證實這小小的程式碼修改，確實能有效降低高達 30% 的電力消耗。Karsten 教授希望能與包括 Amazon、Google、Meta 等科技巨頭合作，透過他們的方案來減低數據中心的營運成本。
從事婚攝的朋友，很多時都要準備好幾支定焦鏡，以滿足不同拍攝的需要。雖然市場已經有多支 f/2.8 大光圈的變焦鏡，但對於追求更強散景效果，2.8 光圈可能還嫌不足夠。今次 Sony 首次發表人像鏡皇 FE 50-150mm f/2 G Master，以更大光圈，人像攝影常用的 50mm 至 150mm 焦距，及內變焦及設計，一支鏡就有齊以往幾支大光圈鏡頭的攝力。
這些範例超越了簡單的通知，並暗示了直接集成到您的視野中的真正有用的上下文感知 AI 助手。雖然展示的眼鏡顯然是原型，但這個現場演示提供了迄今為止最具體地展示了 Google 通過眼鏡實現環境計算的願景。看到這些 AI 功能都在即時環境中運行，尤其是即時感知和翻譯，增加了概念視頻無法比擬的可信度和興奮感。這種被稱為智能手機之後最重要的科技產品，的確值得期待。
