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標 題 速 覽

• 京東零售圖計算平臺Galileo即將開源
• 日本即時通訊巨頭LINE正與亞洲各國央行就數字貨幣專案進行談判
• 美國國家航空航天局計劃在月球建立4G網路
• 微軟和SpaceX合作 與亞馬遜雲業務競爭擴大到太空
• 英偉達將為全球最快人工智慧超級計算機提供Ampere架構GPU
• “Intel衛星”上天！第一次支援AI處理
• 基於異質圖神經網路的未知惡意程式檢測
• 用於大腦啟發式計算的系統層次結構

技 術 要 聞
Industry News

1，京東零售圖計算平臺Galileo即將開源

Galileo是一個分散式的圖深度學習框架，具備圖嵌入(Graph Embedding)學習和圖神經網路端到端學習的能力，目前已服務於內部多個業務場景，包括搜尋、推薦、知識圖譜、反作弊等，部分業務已取得顯著的效果。未來，平臺計劃對圖引擎底層運算元、模型訓練等方面做特定最佳化加速，探索圖模型的離線上一體化方案，持續追蹤和探索學術界的最新研究成果，需要做的工作還很多，但未來可期。據京東零售資料演算法通道委員會會長包勇軍透露，Galileo的開源準備工作正在進行中，預計將於年底開放原始碼。

2，LINE與亞洲各國央行就數字貨幣專案進行談判

據國外媒體報導，日本即時通訊巨頭LINE公司正在與亞洲各國的中央銀行就開展數字貨幣專案進行討論。公司目標是在LINE區塊鏈的基礎上，提供一個適合央行數字貨幣（CBDC）的區塊鏈平臺。目前尚不清楚 LINE 正在與哪些亞洲央行進行談判。不過日前LINE已宣佈了將全力支援韓國央行數字貨幣（CBDC）的開發，這是首次由非金融公司的大型企業出面支援CBDC開發的事例。在不久的將來Line或將成為日韓區塊鏈行業的中流砥柱。

3，美國國家航空航天局計劃在月球建立4G網路

美國航空航天局（NASA）近日宣佈，將撥款1410萬美元，與芬蘭諾基亞公司合作在月球上建立第一個4G通訊網路。諾基亞的貝爾實驗室子公司將與美國機器人專家 Intuitive Machines 合作，建造一個4G通訊系統，於2022年底部署到月球表面的著陸器上。該計劃是美航天局“阿耳忒彌斯”計劃的一部分，是美國製定的重返月球計劃。旨在2024年將首名女宇航員和1名男宇航員送上月球，並於2028年在月球上建立人類長期駐紮的基地。諾基亞公司在一份報告中指出，4G網路能保證人類在月球的長期存在，將來將有更多的著陸器來擴充套件月球網路，隨著新技術標準的成熟，諾基亞的裝置可以從4G升級到5G網路。

4，微軟和SpaceX合作 與亞馬遜雲業務競爭擴大到太空
據報導，微軟將與SpaceX及其它公司合作，將該公司與亞馬遜雲業務競爭擴大到太空。微軟將大量使用低軌道航天器、以及更多在更高軌道繞地球飛行的傳統衛星，幫助連線和部署新的服務。3個月前，亞馬遜的雲業務部門披露了進入太空業務的計劃。上月，外媒還報導，微軟正在採用一種新策略，即透過承諾幫助初創公司銷售服務來吸引這些公司，以期在雲端計算業務領域抗衡亞馬遜。亞馬遜也運用了這種合作模式來發展其雲業務。

5，英偉達將為全球最快人工智慧超級計算機提供Ampere架構GPU

據國外媒體報導，圖形處理器廠商英偉達在今年5月份推出了他們首款基於安培（Ampere）架構的GPU A100，將用於建設全球最快的人工智慧超級計算機。從外媒的報導來看，已規劃的全球最快人工智慧超級計算機將建在歐洲，由義大利多所大學組建的CINECA聯盟建設。它將有非常強悍的人工智慧效能，將成為全球最快的人工智慧超級計算機，英偉達將為這一超級計算機提供算力，建成之後，將由超過1.4萬個基於英偉達安培架構的GPU組成。

6，“Intel衛星”上天！第一次支援AI處理

上月，歐洲航天局發射了46顆大小與桌上型電腦相當的實驗衛星，其中一顆名為“PhiSat-1”的實驗衛星搭載了新款高光譜熱像儀，具備機載AI處理能力——衛星具備硬體加速AI推理能力。這顆衛星採用了Intel Movidius Myriad 2 VPU晶片與許多智慧攝像頭中的晶片。PhiSat-1實際上是一對衛星中的一顆，用於監視極地冰層和土壤水分，還要透過測試衛星間通訊系統，建立未來的聯合衛星網路。目前它正在距地面約530公里的太陽同步軌道上執行，時速超過2.75萬公里。

學 術 前 沿
Academic News

1，基於異質圖神經網路的未知惡意程式檢測

資訊系統中存在大量的惡意軟體/程式攻擊，惡意軟體/程式檢測作為抵禦攻擊的第一道防線，主要使用兩種方法：基於簽名的方法（signature-based）和基於行為的方法（behavior-based）。但均用於檢測已知的惡意軟體，並且易於逃避技術。signature-based 很難抵禦零時差攻擊，behavior-based 會導致培訓成本過高。綜上，設計一種有效的資料驅動方法來檢測未知惡意程式，是急需解決的問題。

本文作者提出的 MatchGNet，將異質圖神經網路應用在了未知惡意程式檢測上。具體來說，把程式的執行行為建模為異質不變圖，引入注意力機制，考慮不同節點、不同層、不同元路徑的權重，以此學習圖表示，進行相似性評分，區分良性程式和惡意程式。

論文連結： ijcai.org/Proceedings/2 019/522

2，用於大腦啟發式計算的系統層次結構

在最新一期《自然》雜誌上，出現了一項類腦計算體系結構的突破性進展。來自清華大學、北京資訊科學與技術國家研究中心、美國特拉華大學科研團隊的研究者在論文《用於大腦啟發式計算的系統層次結構》中提出了「類腦計算完備性」概念。該研究被認為會加速類腦計算，及通用人工智慧等方向的研究。

目前，發展通用人工智慧（AGI）通常有兩種方法：神經科學導向和電腦科學導向。由於兩種方法在公式和編碼方式上存在根本差異，它們依賴於不同且不相容的平臺，阻礙了 AGI 的發展。這項研究為處於起步階段的類腦計算方向，填補了完備性理論與相應系統層次結構方面的空白，有利於自主掌握新型計算機系統核心技術。

論文連結：
nature.com/articles/s41 586-020-2782-y

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