Νέα

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Τις τελευταίες δύο ημέρες, η κυκλοφορία του Apple Intelligence έχει γίνει μια από τις μεγαλύτερες τεχνολογικές ειδήσεις.

Αν και σε σύγκριση με την πλήρη έκδοση του Apple Intelligence που ανακοινώθηκε πριν από περισσότερο από ένα μήνα, οι λειτουργίες Apple Intelligence που εισήχθησαν στο Apple iOS 18.1 beta 1 δεν είναι πλήρεις, οι ειδοποιήσεις προτεραιότητας, το Siri με ευαισθητοποίηση οθόνης και η ενσωμάτωση ChatGPT... Καθόλου.

Αλλά σε γενικές γραμμές, η Apple εξακολουθεί να φέρνει τα εργαλεία γραφής (εργαλεία γραφής), την εγγραφή κλήσεων (συμπεριλαμβανομένης της μεταγραφής) και ένα πρόσφατα σχεδιασμένο Siri.

Μεταξύ αυτών, το Writing Tools υποστηρίζει επανεγγραφή, εξειδίκευση, συντομογραφία και άλλες λειτουργίες και μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε σενάρια όπως συνομιλία, ανάρτηση σε Στιγμές, σημειώσεις Xiaohongshu και η εγγραφή κλήσεων μπορεί όχι μόνο να καταγράφει κλήσεις, αλλά και να τις μεταγράφει αυτόματα κείμενο, το οποίο είναι βολικό για τους χρήστες.

Επιπλέον, το Siri έχει επίσης «αναβαθμιστεί», αλλά δυστυχώς αυτή τη στιγμή περιορίζεται στη σχεδίαση, συμπεριλαμβανομένων των νέων «marquee» ειδικών εφέ και υποστήριξης εισόδου πληκτρολογίου.

Αλλά αυτό που είναι εντυπωσιακό είναι ότι η Apple αποκάλυψε σε ένα έγγραφο που ονομάζεται "Apple Intelligence Foundation Language Models" ότιΗ Apple δεν χρησιμοποίησε το κοινό NVIDIA H100 και άλλες GPU, αλλά επέλεξε το TPU του «παλιού αντιπάλου» της Google για να εκπαιδεύσει το βασικό μοντέλο της Apple Intelligence.

Εικόνα/Μήλο

Χρησιμοποιήστε το Google TPU για να δημιουργήσετε το Apple Intelligence

Όπως όλοι γνωρίζουμε, το Apple Intelligence χωρίζεται σε τρία επίπεδα: το ένα είναι το AI στη συσκευή που εκτελείται τοπικά σε συσκευές Apple και το άλλο είναι το cloud AI που εκτελείται στα κέντρα δεδομένων της Apple που βασίζεται στην τεχνολογία "ιδιωτικού υπολογιστικού νέφους". Σύμφωνα με νέα από την αλυσίδα εφοδιασμού, η Apple θα κατασκευάσει το δικό της κέντρο δεδομένων κατασκευάζοντας μαζικά το M2 Ultra.

Επιπλέον, υπάρχει ένα άλλο επίπεδο που συνδέεται με μεγάλα μοντέλα cloud τρίτων, όπως το GPT-4o κ.λπ.

Αλλά αυτό είναι το συμπέρασμα πώς η Apple εκπαιδεύει το δικό της μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης ήταν πάντα ένα από τα επίκεντρα της προσοχής στη βιομηχανία. Κρίνοντας από το επίσημο έγγραφο της Apple, η Apple εκπαίδευσε δύο βασικά μοντέλα στο υλικό των συστάδων TPUv4 και TPUv5p:

Το ένα είναι το μοντέλο AFM-on-device με κλίμακα παραμέτρων 300 εκατομμυρίων, το οποίο εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας 2048 μπλοκ TPU v5p και εκτελείται τοπικά σε συσκευές Apple, το άλλο είναι ένας διακομιστής AFM μοντέλου με μεγαλύτερο Η κλίμακα παραμέτρων, χρησιμοποιώντας 8192 μπλοκ τσιπ TPU v4 εκτελείται τελικά στο κέντρο δεδομένων της Apple.

Εικόνα/Μήλο

Αυτό είναι παράξενο, όλοι γνωρίζουμε ότι οι GPU όπως η Nvidia H100 είναι η κύρια επιλογή για εκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνης.

Αντίθετα, το TPU της Google φαίνεται κάπως «άγνωστο».

Αλλά στην πραγματικότητα, το TPU της Google είναι ένας επιταχυντής ειδικά σχεδιασμένος για εργασίες μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης, που μπορεί να προσφέρει εξαιρετικά πλεονεκτήματα απόδοσης. Με την αποδοτική υπολογιστική του ισχύ και τις συνδέσεις δικτύου χαμηλής καθυστέρησης, το TPU της Google αποδίδει καλά όταν χειρίζεται εργασίες εκπαίδευσης μεγάλων μοντέλων.

Για παράδειγμα, το TPU v4 μπορεί να παρέχει μέγιστη υπολογιστική ισχύ έως και 275 TFLOPS ανά τσιπ και να συνδέσει 4096 τσιπ TPUv4 σε έναν υπερυπολογιστή TPU μεγάλης κλίμακας μέσω διασύνδεσης εξαιρετικά υψηλής ταχύτητας, διπλασιάζοντας έτσι την κλίμακα της υπολογιστικής ισχύος.

Και όχι μόνο η Apple, αλλά και άλλες μεγάλες εταιρείες μοντέλων έχουν υιοθετήσει επίσης το TPU της Google για να εκπαιδεύσουν τα μεγάλα μοντέλα τους.Ο Claude από το Anthropic είναι χαρακτηριστικό παράδειγμα.

Κατάταξη Chatbot Arena, Φωτογραφία/LMSYS

Ο Claude μπορεί πλέον να ειπωθεί ότι είναι ο πιο ισχυρός ανταγωνιστής του μοντέλου OpenAI GPT Στην αρένα ρομπότ συνομιλίας LMSYS, ο Claude 3.5 Sonnet και το GPT-4o ήταν πάντα «σκύβουν δράκους και γκόμενους φοίνικα» (έπαινος). Σύμφωνα με αποκαλύψεις, η Anthropic δεν αγόρασε ποτέ GPU της Nvidia για να δημιουργήσει υπερυπολογιστές, αλλά χρησιμοποιεί συμπλέγματα TPU στο Google Cloud για εκπαίδευση και συμπέρασμα.

Στα τέλη του περασμένου έτους, η Anthropic ανακοίνωσε επίσημα ότι θα ήταν η πρώτη που θα χρησιμοποιούσε συμπλέγματα TPU v5e στο Google Cloud για να εκπαιδεύσει τον Claude.

Η μακροχρόνια χρήση του Anthropic και τα αποτελέσματα που επιτεύχθηκαν από τον Claude καταδεικνύουν πλήρως την αποτελεσματικότητα και την αξιοπιστία του Google TPU στην εκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνης.

Επιπλέον, το Gemini της Google βασίζεται εξ ολοκλήρου σε τσιπ TPU που έχουν αναπτυχθεί μόνος του για εκπαίδευση. Το μοντέλο Gemini στοχεύει να προωθήσει τα όρια της τεχνολογίας επεξεργασίας και παραγωγής φυσικής γλώσσας και η διαδικασία εκπαίδευσής του απαιτεί την επεξεργασία μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων κειμένου και την εκτέλεση πολύπλοκων υπολογισμών μοντέλων.

Η ισχυρή υπολογιστική ισχύς του TPU και η αποτελεσματική αρχιτεκτονική κατανεμημένης εκπαίδευσης επιτρέπουν στο Gemini να ολοκληρώσει την προπόνηση σε σχετικά σύντομο χρονικό διάστημα και να επιτύχει σημαντικές ανακαλύψεις στην απόδοση.

Αλλά αν το Gemini είναι κατανοητό, τότε γιατί οι άνθρωποι από την Anthropic έως την Apple επιλέγουν το Google TPU αντί για την Nvidia GPU;

TPU και GPU, η μυστική μάχη μεταξύ Google και Nvidia

Στο SIGGRAPH 2024, το κορυφαίο συνέδριο γραφικών υπολογιστών που πραγματοποιήθηκε τη Δευτέρα, ο ιδρυτής και διευθύνων σύμβουλος της NVIDIA Jensen Huang αποκάλυψε ότι η NVIDIA θα στείλει δείγματα της αρχιτεκτονικής Blackwell αυτή την εβδομάδα, η οποία είναι η αρχιτεκτονική GPU τελευταίας γενιάς της NVIDIA.

Στις 18 Μαρτίου 2024, η NVIDIA κυκλοφόρησε την αρχιτεκτονική GPU τελευταίας γενιάς - Blackwell, και την τελευταία γενιά GPU B200 στο συνέδριο GTC. Όσον αφορά τις επιδόσεις, η GPU B200 μπορεί να φτάσει τα 20 petaflops (τετρασεκατομμύρια λειτουργίες κινητής υποδιαστολής ανά δευτερόλεπτο) υπολογιστικής ισχύος στο FP8 και στο νέο FP6, καθιστώντας την εξαιρετική στην επεξεργασία σύνθετων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.

Δύο μήνες μετά την κυκλοφορία του Blackwell, η Google κυκλοφόρησε επίσης το TPU έκτης γενιάς (Trillium TPU), κάθε τσιπ μπορεί να παρέχει μέγιστη υπολογιστική ισχύ σχεδόν 1.000 TFLOPS (τρισεκατομμύρια ανά δευτερόλεπτο) κάτω από το BF16, και η Google το αξιολόγησε επίσης ως «το TPU με την υψηλότερη απόδοση και την πιο εξοικονόμηση ενέργειας μέχρι σήμερα».

Εικόνα/Google

Σε σύγκριση με το Trillium TPU της Google, η GPU NVIDIA Blackwell εξακολουθεί να έχει ορισμένα πλεονεκτήματα στους υπολογιστές υψηλής απόδοσης με την υποστήριξη της μνήμης υψηλού εύρους ζώνης (HBM3) και του οικοσυστήματος CUDA. Σε ένα ενιαίο σύστημα, η Blackwell μπορεί να συνδέσει έως και 576 GPU παράλληλα για να επιτύχει ισχυρή υπολογιστική ισχύ και ευέλικτη επεκτασιμότητα.

Αντίθετα, το Trillium TPU της Google εστιάζει στην αποτελεσματικότητα και τη χαμηλή καθυστέρηση σε μεγάλης κλίμακας κατανεμημένη εκπαίδευση. Το TPU έχει σχεδιαστεί για να παραμένει αποτελεσματικό στην εκπαίδευση μοντέλων μεγάλης κλίμακας και να βελτιώνει τη συνολική υπολογιστική απόδοση μειώνοντας τον λανθάνοντα χρόνο επικοινωνίας μέσω διασυνδέσεων δικτύου εξαιρετικά υψηλής ταχύτητας.

Και όχι μόνο στην τελευταία γενιά τσιπ AI,Ο «μυστικός πόλεμος» μεταξύ Google και Nvidia υπάρχει στην πραγματικότητα εδώ και οκτώ χρόνια, ξεκινώντας το 2016 όταν η Google ανέπτυξε το δικό της τσιπ AI TPU.

Μέχρι σήμερα, η GPU H100 της NVIDIA είναι αυτή τη στιγμή το πιο δημοφιλές τσιπ AI στην κύρια αγορά, όχι μόνο παρέχει μνήμη υψηλού εύρους ζώνης έως και 80 GB, αλλά υποστηρίζει επίσης μνήμη HBM3 και πραγματοποιεί αποτελεσματική επικοινωνία πολλαπλών GPU μέσω διασύνδεσης NVLink. Βασισμένη στην τεχνολογία Tensor Core, η GPU H100 έχει εξαιρετικά υψηλή υπολογιστική απόδοση σε εργασίες βαθιάς μάθησης και συμπερασμάτων.

Ταυτόχρονα όμως, το TPUv5e έχει σημαντικά πλεονεκτήματα στην απόδοση κόστους και είναι ιδιαίτερα κατάλληλο για εκπαίδευση μικρών και μεσαίων μοντέλων. Το πλεονέκτημα του TPUv5e έγκειται στην πανίσχυρη κατανεμημένη υπολογιστική του ισχύ και στη βελτιστοποιημένη αναλογία κατανάλωσης ενέργειας, γεγονός που το κάνει να αποδίδει καλά κατά την επεξεργασία δεδομένων μεγάλης κλίμακας. Επιπλέον, το TPUv5e είναι επίσης διαθέσιμο μέσω της πλατφόρμας Google Cloud, επιτρέποντας στους χρήστες να διεξάγουν ευέλικτη εκπαίδευση και ανάπτυξη στο cloud.

Κέντρο δεδομένων Google, φωτογραφία/Google

Συνολικά, η NVIDIA και η Google έχουν διαφορετικές στρατηγικές για τα τσιπ τεχνητής νοημοσύνης: Η NVIDIA ωθεί τα όρια απόδοσης των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης παρέχοντας ισχυρή υπολογιστική ισχύ και εκτεταμένη υποστήριξη προγραμματιστών, ενώ η Google βελτιώνει την απόδοση των τσιπ τεχνητής νοημοσύνης μέσω αποτελεσματικής κατανεμημένης αρχιτεκτονικής υπολογιστών . Αυτές οι δύο διαφορετικές επιλογές διαδρομής τους επιτρέπουν να παρουσιάζουν μοναδικά πλεονεκτήματα στα αντίστοιχα πεδία εφαρμογής τους.

Αλλά το πιο σημαντικό, οι μόνες που μπορούν να νικήσουν τη Nvidia είναι αυτές που υιοθετούν στρατηγικές συν-σχεδιασμού λογισμικού και υλικού και έχουν ισχυρές δυνατότητες chip και δυνατότητες λογισμικού.

Η Google είναι ένας τέτοιος αντίπαλος.

Ο ισχυρότερος αμφισβητίας της ηγεμονίας της Nvidia

Το Blackwell είναι μια άλλη σημαντική αναβάθμιση από τη NVIDIA μετά το Hopper. Διαθέτει ισχυρές υπολογιστικές δυνατότητες και έχει σχεδιαστεί για μοντέλα γλωσσών μεγάλης κλίμακας (LLM) και τεχνητή νοημοσύνη.

Σύμφωνα με αναφορές, η GPU B200 κατασκευάζεται με τη διαδικασία N4P της TSMC, έχει έως και 208 δισεκατομμύρια τρανζίστορ, «αποτελείται» από δύο τσιπ GPU που χρησιμοποιούν τεχνολογία διασύνδεσης και είναι εξοπλισμένη με έως και 192 GB HBM3e (μνήμη υψηλού εύρους ζώνης), με εύρος ζώνης έως 8 TB/s.

Όσον αφορά την απόδοση, το Trillium TPU της Google έχει βελτιωθεί κατά 4,7 φορές κάτω από το BF16 σε σύγκριση με την προηγούμενη γενιά TPU v5e, ενώ η χωρητικότητα και το εύρος ζώνης HBM, καθώς και το εύρος ζώνης διασύνδεσης των τσιπ, έχουν επίσης διπλασιαστεί. Επιπλέον, το Trillium TPU είναι επίσης εξοπλισμένο με το SparseCore τρίτης γενιάς, το οποίο μπορεί να επιταχύνει την εκπαίδευση μιας νέας γενιάς βασικών μοντέλων, με χαμηλότερο λανθάνοντα χρόνο και χαμηλότερο κόστος.

Το Trillium TPU είναι ιδιαίτερα κατάλληλο για την εκπαίδευση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων και συστημάτων συστάσεων. Μπορεί να επεκταθεί σε εκατοντάδες σύνολα και να συνδέσει δεκάδες χιλιάδες τσιπ μέσω τεχνολογίας διασύνδεσης δικτύου σε επίπεδο PB ανά δευτερόλεπτο, πραγματοποιώντας ένα άλλο επίπεδο σούπερ "υπολογιστή". ", βελτιώνοντας σημαντικά την υπολογιστική απόδοση και μειώνοντας την καθυστέρηση δικτύου.

Εικόνα/Google

Από το δεύτερο εξάμηνο του τρέχοντος έτους, οι χρήστες του Google Cloud θα είναι οι πρώτοι που θα υιοθετήσουν αυτό το τσιπ.

Γενικά, το πλεονέκτημα υλικού του Google TPU έγκειται στην αποτελεσματική υπολογιστική του ισχύ και στην αρχιτεκτονική κατανεμημένης εκπαίδευσης χαμηλής καθυστέρησης. Αυτό κάνει το TPU να αποδίδει καλά στην εκπαίδευση μοντέλων γλώσσας και συστημάτων συστάσεων μεγάλης κλίμακας. Ωστόσο, το πλεονέκτημα του Google TPU έγκειται σε ένα άλλο πλήρες οικοσύστημα ανεξάρτητο από το CUDA και σε βαθύτερη κάθετη ολοκλήρωση.

Μέσω της πλατφόρμας Google Cloud, οι χρήστες μπορούν να εκπαιδεύονται και να αναπτύσσονται ευέλικτα στο cloud. Αυτό το μοντέλο υπηρεσιών cloud όχι μόνο μειώνει τις επενδύσεις των επιχειρήσεων σε υλικό, αλλά βελτιώνει επίσης την αποτελεσματικότητα εκπαίδευσης των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Η Google και το Cloud παρέχουν επίσης μια σειρά εργαλείων και υπηρεσιών που υποστηρίζουν την ανάπτυξη AI, όπως το TensorFlow και το Jupyter Notebook, διευκολύνοντας τους προγραμματιστές να εκπαιδεύουν και να δοκιμάζουν μοντέλα.

Google TPU v5p που χρησιμοποιείται από την Apple, φωτογραφία/Google

Το οικοσύστημα AI της Google περιλαμβάνει επίσης μια ποικιλία εργαλείων και πλαισίων ανάπτυξης, όπως το TensorFlow, ένα ευρέως χρησιμοποιούμενο πλαίσιο μηχανικής εκμάθησης ανοιχτού κώδικα που μπορεί να χρησιμοποιήσει πλήρως τις δυνατότητες επιτάχυνσης υλικού των TPU. Η Google παρέχει επίσης άλλα εργαλεία για την υποστήριξη της ανάπτυξης AI, όπως το TPU Estimator και το Keras Η απρόσκοπτη ενσωμάτωση αυτών των εργαλείων απλοποιεί σημαντικά τη διαδικασία ανάπτυξης.

Επιπλέον, το πλεονέκτημα της Google είναι ότι η ίδια η Google είναι ο πελάτης με τη μεγαλύτερη ζήτηση για υπολογιστική ισχύ TPU. Από την επεξεργασία του τεράστιου περιεχομένου βίντεο του YouTube μέχρι κάθε εκπαίδευση και συμπέρασμα του Gemini, το TPU έχει ενσωματωθεί εδώ και καιρό στο επιχειρηματικό σύστημα της Google και έχει επίσης καλύψει τις τεράστιες ανάγκες υπολογιστικής ισχύος της Google.

Μπορούμε να πούμε ότι η κάθετη ενσωμάτωση της Google είναι πολύ πιο εμπεριστατωμένη από αυτή της Nvidia και έχει κατακτήσει σχεδόν πλήρως τους βασικούς κόμβους από την εκπαίδευση μοντέλων στην εφαρμογή έως την εμπειρία χρήστη τις τάσεις της αγοράς.

Επομένως, αν και το Trillium TPU εξακολουθεί να είναι δύσκολο να ανταγωνιστεί το Blackwell GPU όσον αφορά τους δείκτες απόδοσης chip, όσον αφορά την εκπαίδευση μεγάλων μοντέλων, η Google μπορεί να βελτιστοποιήσει συστηματικά την απόδοση για να ανταγωνιστεί ή ακόμα και να ξεπεράσει το οικοσύστημα CUDA της NVIDIA.

Η χρήση TPU στο Google Cloud είναι η καλύτερη επιλογή της Apple

Εν ολίγοις, η απόδοση, το κόστος και τα οικολογικά πλεονεκτήματα του συμπλέγματος TPU της Google το καθιστούν ιδανική επιλογή για εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης μεγάλης κλίμακας. Με τη σειρά του, η χρήση TPU στο Google Cloud είναι επίσης η καλύτερη επιλογή της Apple σε αυτό το στάδιο.

Ο υπερυπολογισμός που βασίζεται στο TPU v4 χρησιμοποιείται επίσης από την Apple.Εικόνα/Google

Από τη μια πλευρά υπάρχουν επιδόσεις και κόστος. Το TPU έχει καλή απόδοση στο χειρισμό κατανεμημένων εργασιών εκπαίδευσης μεγάλης κλίμακας, παρέχοντας αποδοτικές και χαμηλής καθυστέρησης υπολογιστικές δυνατότητες για την κάλυψη των αναγκών της Apple στην εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Χρησιμοποιώντας την πλατφόρμα Google Cloud, η Apple μπορεί να μειώσει το κόστος υλικού, να προσαρμόσει ευέλικτα τους υπολογιστικούς πόρους και να βελτιστοποιήσει το συνολικό κόστος της ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης.

Η άλλη πτυχή είναι η οικολογία.Το οικοσύστημα ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης της Google παρέχει επίσης πληθώρα εργαλείων και υποστήριξης, επιτρέποντας στην Apple να αναπτύξει και να αναπτύξει πιο αποτελεσματικά τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης της Google, σε συνδυασμό με την ισχυρή υποδομή και την τεχνική υποστήριξη του Google Cloud, παρέχει επίσης μια σταθερή βάση για τα έργα τεχνητής νοημοσύνης της Apple.

Τον Μάρτιο του τρέχοντος έτους, ο Sumit Gupta, ο οποίος είχε εργαστεί για τις Nvidia, IBM και Google, εντάχθηκε στην Apple για να ηγηθεί της υποδομής cloud. Σύμφωνα με αναφορές, ο Sumit Gupta εντάχθηκε στην ομάδα υποδομής AI της Google το 2021 και τελικά έγινε ο διαχειριστής προϊόντων του TPU, της αυτο-αναπτυγμένης Arm CPU και άλλων υποδομών της Google.

Ο Sumit Gupta κατανοεί τα πλεονεκτήματα του TPU της Google καλύτερα από τους περισσότερους ανθρώπους εντός της Apple.

Το πρώτο εξάμηνο του 2024, ο τεχνολογικός κύκλος είναι ταραχώδης.
Η υλοποίηση μεγάλων μοντέλων επιταχύνεται, κινητά τηλέφωνα τεχνητής νοημοσύνης, υπολογιστές τεχνητής νοημοσύνης, οικιακές συσκευές τεχνητής νοημοσύνης, αναζήτηση τεχνητής νοημοσύνης, ηλεκτρονικό εμπόριο τεχνητής νοημοσύνης... Οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης αναδύονται ασταμάτητα.
Το Vision Pro βγαίνει προς πώληση και προσγειώνεται στην κινεζική αγορά, πυροδοτώντας ένα άλλο κύμα χωρικών υπολογιστών XR.
Το HarmonyOS NEXT κυκλοφορεί επίσημα, αλλάζοντας το οικοσύστημα λειτουργικού συστήματος κινητής τηλεφωνίας.
Τα αυτοκίνητα έχουν εισέλθει πλήρως στο «δεύτερο μισό» και η ευφυΐα έχει γίνει κορυφαία προτεραιότητα.
Ο ανταγωνισμός στο ηλεκτρονικό εμπόριο γίνεται όλο και πιο έντονος, με χαμηλότερες τιμές και καλύτερες υπηρεσίες.
Το κύμα της επέκτασης στο εξωτερικό διογκώνεται και οι κινεζικές μάρκες ξεκινούν το ταξίδι της παγκοσμιοποίησης.

Τον Ιούλιο, κυκλοφορεί το θέμα ανασκόπησης Lei Technology·Μεσαίας χρονιάς, το οποίο συνοψίζει τις μάρκες, τις τεχνολογίες και τα προϊόντα που αξίζει να καταγραφούν το πρώτο εξάμηνο του 2024 στον κλάδο της τεχνολογίας, καταγράφοντας το παρελθόν και προσβλέποντας στο μέλλον, οπότε μείνετε συντονισμένοι.