Java Community Process (JCP) 是一个开放的国际组织，负责 Java 的标准开发，职能是发展和更新，主要由 Java 开发者以及被授权者组成，已于近日公布了 2017 年秋季执行委员会(EC)选举的结果。每年由 24 个成员组成的执行委员会大约一半成员会为批准/选举权而努力。
EC 负责监督定义 Java 规范的专家组的工作，从本质上指导 Java 的发展。委员会挑选将要开发的 JSR，批准草案规范和最终规范，批准技术兼容性套件(TCK) 许可，批准维护修订，偶尔将特性推迟到新的 JSR，批准在成员之间转移维护职责，并为程序管理办公室(PMO)提供指导。 执行委员会包含了 16 个批准席位、6 个选举席位和 2 个新的副席位，还有 1 个为 Java 官方管理人员美国甲骨文公司(Oracle America)的固定席位。所有席位的任期均为两年。批准席位由 PMO 提名的正式会员填补；选举席位和副席位由全体和伙伴成员提名的会员填补。 本次选举中，批准席位由 ARM, Credit Suisse, Fujitsu, Hewlett Packard Enterprise, IBM, Intel, Red Hat, 和 Sociedade de Usários da Tecnologia Java – SouJava 获得。选举席位包括 Twitter, Hazelcast 和 Tomitribe。副席位最终由 Andres Almiray 胜于 Werner Keil 而获得。 这是根据去年 JCP 2.10 规则举行的第二次选举。JCP 现在提供三个成员级别：准会员级别、合作伙伴级别，Java 用户组和其他非营利组织、正式成员，这是“希望加入专家组，领导 JSR，和/或投票或服务于执行委员会的法律实体”。更多内容，请关注本次专辑…… 随着存储巨头西部数据 Western Digital (WD) 宣布支持 RISC-V 并投资 Esperanto Technologies，我们或许可以期待 RISC-V 指令集架构有望成为 ARM 和 x86 的可行替代方案……
EETimes 消息，WD 宣布将在 RISC-V 处理器上实现标准化，并投资了一家初创公司 Esperanto Technologies —— 该公司主要采用开源指令集架构设计高级 SoC 和核心。从这两项举措来看，尽管 RISC-V 架构目前还不够成熟，但有望成为 ARM 和 x86 的可行替代方案。 WD 的 CTO Martin Fink 近日在第七届 RISC-V 工作组会议宣布该公司计划一年出货 10 亿以上的 RISC-V 核心。不过长远来看，WD 预计在其硬盘和固态硬盘(SSD)中每年可出货多达 20 亿个 RISC-V 架构芯片。 看起来 WD 是想将 RISC-V 核心用于硬盘微控制器，它的部分产品此前整合了 ARM 核心的控制器。此外，WD 还私下透露正在研发用于推论的机器学习加速器，这可能与其投资 Esperanto 有关。至于 Esperanto 这家初创公司，它计划推出一系列 64 位的 RISC-V 芯片，其中包括：采用台积电 7nm 工艺制造的人工智能“超级计算机芯片(supercomputer-on-a-chip)”；针对最高单线程性能的 16 核“ET-Maxion”， 一个 4,096 核心的 ET-Minion。 对此，有分析师表示，像 WD 这样的大公司在这个架构上下注是对 RISC-V 生态系统的巨大推动，并且有一家初创公司希望把它带到高端产品上，这更是件大事。因为到目前为止，RISC-V 主要仍着眼于底层的物联网和微控制器 (MCU)。 Esperanto 的首席执行官 David Ditzel 一直以来都力挺 RISC-V 指令集架构，同时也是业界微处理器的老手，曾在以前的升阳(Sun Microsystems)和初创公司 Transmeta 负责服务器处理器设计，在这之前还曾经短暂任职于英特尔。更多内容，大家可以关注本次专辑…… ONNX，即 Open Neural Network Exchange ，是微软和 Facebook 在今年 9 月发起的一个开放的深度学习开发工具生态系统，旨在让 AI 开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具。之后，华为、IBM、英特尔、高通等纷纷宣布宣布支持 ONNX。
ONNX 所针对的是深度学习开发生态中最关键的问题之一，在任意一个框架上训练的神经网络模型，无法直接在另一个框架上用。开发者需要耗费大量时间精力把模型从一个开发平台移植到另一个。因此，如何实现不同框架之间的互操作性，简化从研究到生产的路径，成为了重中之重。借助 ONNX ，AI 开发者即可轻松完成主流深度学习工具的切换。 ONNX 已支持 Caffe2、PyTorch、Microsoft Cognitive Toolkit、Apache MXNet 等工具。亚马逊 MXNet 也已于近日正式宣布支持 ONNX，并表示将与 Facebook、微软和深度学习社区合作，进一步开发 ONNX，使其对于深度学习实践者来说更为易用且强大。 不过说起生态，你会发现 ONNX 的合作并没有 Google 什么事。 作为目前业界主流的机器学习框架，TensorFlow 却并未出现在 ONNX 生态系统中。这也正是为什么许多人认为 Facebook 和微软的这次合作其实更像是为了对抗 Google 的 TensorFlow 而结成的同盟。 当然，对于个人开发者和企业而言，ONNX 开放和互通的“人工智能生态” 能让产品开发的过程更简单、更方便，值得点赞。详细内容请关注本次专辑…… |
