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在 手機程式開發員招聘產品中有4篇Facebook貼文，粉絲數超過3,992的網紅台灣物聯網實驗室 IOT Labs，也在其Facebook貼文中提到， 淺談物聯網作業系統選擇，瀏覽器比安卓更合適! 2020/03/13 來源：千家悅 做物聯網開發選好作業系統，對項目的成敗至關重要。無論是工業物聯網，智能工控，還是家用物聯網，智能冰箱、智能洗衣機、智能微波爐、智能垃圾桶等，作業系統的重要性都不言而喻。 系統如果選的好，就會事半功倍；而如果沒選...
手機程式開發員招聘 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文
淺談物聯網作業系統選擇，瀏覽器比安卓更合適!
2020/03/13 來源：千家悅
做物聯網開發選好作業系統，對項目的成敗至關重要。無論是工業物聯網，智能工控，還是家用物聯網，智能冰箱、智能洗衣機、智能微波爐、智能垃圾桶等，作業系統的重要性都不言而喻。
系統如果選的好，就會事半功倍；而如果沒選擇好，事倍功半不說，一個好項目半路夭折的機率也會大大增加！
安卓系統由於其在智慧型手機領域已經"聲名大噪"，不少人開發物聯網設備時，也把目光聚焦到了安卓身上。與此同時，瀏覽器也沖入了物聯網領域，似乎要與安卓展開一番角逐。由於其功能豐富，代碼精簡高效，組建架構靈活，漸漸受到越來越多人的青睞。
無論是安卓，還是瀏覽器，應用生態系統都足夠成熟完善，且功能豐富，開發者眾多，似乎在物聯網戰場上會發生一場"酣戰"。
然而，可以預見的是，在物聯網賽場，安卓將很快敗下陣來。因為市場環境相比智慧型手機時代已經發生了翻天覆地的變化，物聯網作為一個新的物種，設備種類繁多，應用場景極其豐富，標準規範也是多種多樣。
那麼，安卓對標瀏覽器，為什麼瀏覽器更加適合開發物聯網設備呢？
我們下面不妨從以下4個維度進行對比。
1、瀏覽器比安卓更節約硬體成本。
開發物聯網設備使用瀏覽器所需硬體成本更低。據業內人士透露，應用瀏覽器，如IoTwebOS比安卓系統，單個產品節約成本高達5美元以上，這在行業內是非常讓人震驚的。
安卓系統代碼龐大，各類庫冗餘，運行效率低，最終只能用硬體來補，這對物聯網設備開發伊始就是種巨大浪費。
2、瀏覽器比安卓更易招聘人才，開發周期更短。
使用瀏覽器開發物聯網設備，需要的是熟悉HTML、CSS等前端技術人才。相比於安卓開發所需要的Java程式設計師，會更容易完成招聘工作，更好組建團隊。同時據相關薪酬統計，前端開發人員也比Java工程師招聘成本略低一檔，從而也能為企業節約一定成本。
更重要的是，使用瀏覽器進行物聯網設備開發，效率更高速度更快，從而大大縮短了項目研發周期，能為企業節約寶貴的時間成本，也讓產品更早推出面世，有利於搶占市場先機。
3、瀏覽器比安卓更易於產品運營及增值收益。
產品運營的重要性早已不言而喻。在產品運營方面，瀏覽器的有一個非常強悍的優勢，那就是無縫更新應用服務。無需像安卓一樣推送更新提醒，下載安裝文件安裝，而只需要在雲端伺服器更新，客戶端便會快速得到同步。
全程用戶可無感知進行，如果擔心用戶不適應，還可為用戶提供新老版本切換服務，一切更加靈活快捷。這為企業的產品運營帶來極大便利。為企業拓展更多盈利模式以及增值服務提供了無限空間。有助於為企業帶來除售賣產品額外的豐厚收益。
綜上所述，在物聯網時代，選用瀏覽器技術確實要勝過安卓系統許多。
物聯網發展的趨勢已然無法阻擋，物聯網將創造的是一個萬億元規模的龐大市場，嵌入式瀏覽器系統的推廣以及知名度也勢必隨著行業發展日益提高。未來瀏覽器的商業價值也將不可估量。
資料來源：https://read01.com/OAGkOEG.html?fbclid=IwAR3b5qoy2-hoScIN29oGJPYOkJ9IsAFSKTvKBXUvDDg3EvoXFQTalPUX7X4#.Xm2nOqgzbIU
手機程式開發員招聘 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
淺談物聯網作業系統選擇，瀏覽器比安卓更合適!
2020/03/13 來源：千家悅
做物聯網開發選好作業系統，對項目的成敗至關重要。無論是工業物聯網，智能工控，還是家用物聯網，智能冰箱、智能洗衣機、智能微波爐、智能垃圾桶等，作業系統的重要性都不言而喻。
系統如果選的好，就會事半功倍；而如果沒選擇好，事倍功半不說，一個好項目半路夭折的機率也會大大增加！
安卓系統由於其在智慧型手機領域已經"聲名大噪"，不少人開發物聯網設備時，也把目光聚焦到了安卓身上。與此同時，瀏覽器也沖入了物聯網領域，似乎要與安卓展開一番角逐。由於其功能豐富，代碼精簡高效，組建架構靈活，漸漸受到越來越多人的青睞。
無論是安卓，還是瀏覽器，應用生態系統都足夠成熟完善，且功能豐富，開發者眾多，似乎在物聯網戰場上會發生一場"酣戰"。
然而，可以預見的是，在物聯網賽場，安卓將很快敗下陣來。因為市場環境相比智慧型手機時代已經發生了翻天覆地的變化，物聯網作為一個新的物種，設備種類繁多，應用場景極其豐富，標準規範也是多種多樣。
那麼，安卓對標瀏覽器，為什麼瀏覽器更加適合開發物聯網設備呢？
我們下面不妨從以下4個維度進行對比。
1、瀏覽器比安卓更節約硬體成本。
開發物聯網設備使用瀏覽器所需硬體成本更低。據業內人士透露，應用瀏覽器，如IoTwebOS比安卓系統，單個產品節約成本高達5美元以上，這在行業內是非常讓人震驚的。
安卓系統代碼龐大，各類庫冗餘，運行效率低，最終只能用硬體來補，這對物聯網設備開發伊始就是種巨大浪費。
2、瀏覽器比安卓更易招聘人才，開發周期更短。
使用瀏覽器開發物聯網設備，需要的是熟悉HTML、CSS等前端技術人才。相比於安卓開發所需要的Java程式設計師，會更容易完成招聘工作，更好組建團隊。同時據相關薪酬統計，前端開發人員也比Java工程師招聘成本略低一檔，從而也能為企業節約一定成本。
更重要的是，使用瀏覽器進行物聯網設備開發，效率更高速度更快，從而大大縮短了項目研發周期，能為企業節約寶貴的時間成本，也讓產品更早推出面世，有利於搶占市場先機。
3、瀏覽器比安卓更易於產品運營及增值收益。
產品運營的重要性早已不言而喻。在產品運營方面，瀏覽器的有一個非常強悍的優勢，那就是無縫更新應用服務。無需像安卓一樣推送更新提醒，下載安裝文件安裝，而只需要在雲端伺服器更新，客戶端便會快速得到同步。
全程用戶可無感知進行，如果擔心用戶不適應，還可為用戶提供新老版本切換服務，一切更加靈活快捷。這為企業的產品運營帶來極大便利。為企業拓展更多盈利模式以及增值服務提供了無限空間。有助於為企業帶來除售賣產品額外的豐厚收益。
綜上所述，在物聯網時代，選用瀏覽器技術確實要勝過安卓系統許多。
物聯網發展的趨勢已然無法阻擋，物聯網將創造的是一個萬億元規模的龐大市場，嵌入式瀏覽器系統的推廣以及知名度也勢必隨著行業發展日益提高。未來瀏覽器的商業價值也將不可估量。
資料來源：https://read01.com/OAGkOEG.html…
手機程式開發員招聘 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
Facebook跨界打造AI深度學習晶片
2018年9月17日Rick Merritt, EE Times矽谷採訪中心主任
Facebook證實目前正在招聘晶片工程師，成立晶片部門並展開ASIC設計。這家社交網路巨擘預計很快地將有5家晶片公司支援其Glow深度學習編譯器…
據Facebook一位高層證實，該公司目前正在招聘晶片工程師，並展開至少一款ASIC設計。在日前於美國加州舉行的Facebook @Scale 2018大會上，這家社交網路巨擘宣佈，預計將有五家晶片公司支援其Glow——一款開放來源的深度學習編譯器。
Facebook基礎架構副總裁Jason Taylor說，Facebook「確實成立了一支專門與晶片供應商合作的晶片團隊，同時，我們也在打造自家晶片。不過這當然不是我們的首要關注重點。」他表示，這款晶片「並不等同於Google TPU」深度學習加速器，但他並未提供與這款晶片有關的更多細節或時間表。
Facebook的新晶片部門工作重點之一在於與大約50家設計人工智慧(AI)加速器的公司合作。Taylor指出，「市場上將出現許多加速器晶片。但最大的問題在於他們針對的工作負載是否是當前最重要的。」
在主題演講中，Taylor將Glow描述為一種通用編譯器，讓開發人員能夠針對雲端或網路邊緣中任何新興深度學習加速器進行推論任務。它並不針對智慧型手機等客戶端系統。
「我們預期[推論加速器]市場將會出現硬體零碎化的情況。我們開發Glow的目的在於協助機器學習專家設計神經網路，而不必面對調整『每個特定晶片』所需的工作。」
「我們知道硬體零碎化即將發生，因為沒有人知道哪一種[硬體]資源的組合——例如晶片上記憶體區塊和乘法累加陣列——將會勝出，因此我們讓開發人員專注於高層級的圖形，而無需為硬體規格手動編碼。」
Taylor解釋，Glow採用由TensorFlow或Caffe2等架構產生的AI圖形，並將其渲染為硬體加速器的位元程式碼。根據Facebook的一篇部落格文章，該編譯器內含幾種工具，包括為晶片特定記憶體配置產生有效程式碼的指令排程器、線性代數最佳化器與記憶體分配器，以及用於測試硬體精確度的CPU參考建置。
益華電腦(Cadence)、Esperanto Technologies、英特爾(Intel)、Marvell和高通(Qualcomm)等公司都表示未來的晶片將支援Glow。Taylor則表示希望進一步擴展支援名單。「這是Glow作為開放來源的優點之一。」
一位資深晶片專家將Glow描述為在生產系統中部署神經網路的架構。其輸入是在TensorFlow或Caffe2等架構中創建的圖形。
幾家既有的晶片製造商已經提供了類似的軟體。例如，輝達(Nvidia)的Tensor RT自架構中提取圖形，並為其GPU輸出Cuda程式碼。
傳統上，編譯器針對特定晶片進行嚴密的最佳化。但是，Taylor說：「近來的編譯器範圍比過去的更加廣泛——Glow中的最佳化必須能辨識可以渲染到硬體加速器的大部份圖形。」
轉型AI的前兆？
在快速發展的深度學習領域，Glow可說是致力於填補軟體和硬體之間差距的最新例證。例如，Nvidia Tensor RT雖然在一年多前才首次發佈，至今已進展到第五個版本了。但有些加速器新創公司對於支持各種軟體架構及其變化所要求的工作程度也無能為力。
Facebook、微軟(Microsoft)和其他公司則都支援ONNX——一種以權重表現圖形的標準方法。去年12月，Khronos Group還發佈了用於深度學習加速器的硬體抽象層NNEF。
Glow是Pytorch 1.0的一個組成部份。Pytorch 1.0是一個開放來源計劃組合，包括合併的Caffe2和Pytorch架構。Pytorch 1.0的第一個開發者大會將於今年10月在舊金山舉行。
Facebook工程經理Kim Hazelwood在另一場活動中展示Facebook使用的十幾種不同深度學習工作負載，其中至少使用了四種不同類型的神經網路。每天，該AI應用程式(App)產生超過200兆個推論，翻譯超過50億個文本，同時也自動刪除至少100萬個假帳戶。
她說，Facebook的一些推論任務需要的運算量是其他任務的100倍。如今，Facebook在其設計的一小部份CPU和GPU伺服器上執行這些任務。
Hazelwood在接受《EE Times》訪問時說，從通用硬體轉向客製硬體，必須為那些仍在定義中的工作負載量身打造晶片。但她拒絕透露Facebook對於使用任何自定義AI加速器的想法。
Facebook neural nets在至少十幾種深度學習app中，僅Facebook本身就採用了至少5種神經網路
一位觀察家推測，Glow可說是一款理想的工具，有助於讓公司採用適合其工作負載的加速器。Facebook的晶片團隊還能協助精選晶片，或許還可以為其提出客製化晶片的建議。
此外，Facebook的一篇部落格文章描述它所開發的一款全新軟體工具，使用深度學習來除錯程式碼。SapFix可以自動產生針對特定錯誤的修復程式，然後提交給工程師進行審核並部署至生產中。
目前，Facebook已經使用SapFix，加速為使用Facebook Android App的數百萬裝置發送程式碼更新的過程。Facebook表示將發佈該工具的一個版本，但未具體說明時間表。
附圖：
Jason Taylor GlowFacebook基礎架構副總裁Jason Taylor形容Glow是一款為雲端和邊緣網路進行推論的編譯器（來源：Facebook）
Facebook Glow
資料來源：https://www.eettaiwan.com/…/20180917NT01-Facebook-Builds-Ch…