Случайны выбор дневника Раскрыть/свернуть полный список возможностей


Найдено 4889 сообщений
Cообщения с меткой

intel - Самое интересное в блогах

Следующие 30  »
rss_rss_hh_new

AMD готовится потеснить Intel на рынке серверных решений

Понедельник, 11 Сентября 2017 г. 15:15 (ссылка)




it_man


сегодня в 15:15

Разработка





AMD готовится потеснить Intel на рынке серверных решений










    Этим летом AMD заявили о своем триумфальном возвращении в корпоративный сектор высокопроизводительных вычислений. С анонсом новых процессоров на архитектурных решениях семейства EPYC компания AMD собирается потеснить Intel в области оборудования для дата-центров.



    / Фото / twin-loc.fr / CC BY-SA



    Конкурентное преимущество



    Главным оппонентом чипов EPYC на новом поле боя выступают процессоры Skylake от Intel. Компания доминирует на рынке процессоров, используемых крупными предприятиями в области облачных вычислений, а также компаниями с собственной инфраструктурой. Запуск линейки процессоров Xeon Skylake Навин Шеной (Navin Shenoy), руководитель группы по ЦОД в Intel, назвал «важнейшим объявлением для индустрии центров обработки данных за десятилетие».





    / Фото / Kazuhisa OTSUBO / CC BY-SA



    Несмотря на это, ряд участников IT-отрасли, таких как Курт Марко (Kurt Marko), заверяют, что век безраздельной власти Intel подходит к концу: облачные сервисы начали вытеснять локальную инфраструктуру, а двузначный рост финансовых показателей компании сократился вдвое за последние кварталы.



    В то же время тестирование новинок от двух конкурентов показало, что чип EPYC обладает рядом неожиданных преимуществ в вопросе производительности для ЦОДов по сравнению с Xeon от Intel.



    Intel интегрировала 512-битное расширение системы команд x86 (AVX-512) в свою новую масштабируемую платформу Xeon Skylake, что теоретически позволяет удвоить FLOPS и производительность по целочисленным расчетам по сравнению с предыдущей версией Xeon. В AMD же решили положиться на 128-битные векторы, что на первый взгляд ставит EPYC в невыгодное положение. Однако следует учитывать, что в большинстве высокопроизводительных вычислений на сегодняшний день не используется AVX-512.



    Команда из Anandtech провела тестирование новинок с использованием программ C-ray, POV-Ray, NAMD и ряда других. Тестирование проводилось на двухпроцессорных серверах под управлением Ubuntu Linux.



    Процессор EPYC опередил Xeon во всех трех тестах с плавающей точкой. В C-ray при рендеринге за заданный промежуток времени EPYC 7601 получил на 50% лучший результат, чем Xeon 8176. В тесте POV-Ray преимущество составило 16%. Для NAMD в Anandtech опробовали две методики: с AVX и без AVX. В обоих случаях процессор EPYC вышел вперед — на 22% и 41% соответственно.



    Стоит отметить, что в Anandtech также был проведен BigData-тест, в котором разрыв между Xeon и EPYC составил чуть менее 5%. В этом случае процессоры прошли тесты, которые оценивали производительность при целочисленных расчетах и доступ к памяти.



    Сравнивая Xeon 8176 и EPYC 7601, не следует упускать из внимания их стоимость. Здесь у AMD есть дополнительный потенциал по ослаблению позиций Intel на рынке.



    Борьба за долю рынка



    В ИТ-сообществе мнения по поводу возвращения AMD в корпоративный сектор разделились. Часть из них была не очень оптимистична. Например, 18 июля акции компании снизились на 3,2% из-за негативной оценки перспектив AMD в конкурентной борьбе с Intel. Аналитик Блэйн Кертис (Blayne Curtis) из Barclays заключил, что новый продукт будет «недостаточно конкурентоспособным».



    Он заявил, что им удалось зафиксировать некоторый интерес со стороны таких компаний, как HP и Dell, но потребуется как минимум год, чтобы оценить новые чипы. При условии, что у AMD не сформирована экосистема.



    В компании AMD это понимают, поэтому Скотт Айлор (Scott Aylor), корпоративный вице-президент AMD и руководитель в области корпоративных решений, подчеркнул, что компании недостаточно предоставить лишь один продукт, важно предложить клиентам перспективы на будущее.



    Поэтому AMD взяли на себя ответственность за socket-совместимость между решениями EPYC 7000 и Rome. Последнее — это кодовое название нового процессора AMD следующего поколения, предназначенного для дата-центров. При этом Айлор убежден, что EPYC сможет конкурировать со Skylake за 50% рынка двухсокетных процессоров.





    / Фото / AMD Markham Canada / CC BY-SA



    Такое положение нашло отклик в других ИТ-компаниях. В поддержку AMD высказались Гириш Баблани (Girish Bablani), корпоративный вице-президент Microsoft Azure Compute, Чжан Я Цинь (Zhang Ya Qin), президент Baidu, и Эшли Горакхпурвала (Ashley Gorakhpurwalla), президент подразделения серверных решений Dell EMC. Они дали понять, что компании готовы сделать выбор в пользу новых архитектурных решений EPYC.



    Что до смещения Intel с занятых позиций в сегменте дата-центров, даже сотрудники AMD пока скромны в прогнозах, однако, как отмечает Дэйв Альтавилла (Dave Altavilla) из Forbes, даже 10-процентная доля принесет AMD миллиарды в новом высокорентабельном бизнесе.



    P.S. Другие статьи на тему производительности в нашем блоге:





    Original source: habrahabr.ru (comments, light).

    https://habrahabr.ru/post/337630/

    Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
    rss_rss_hh_new

    Новый VPU Myriad X от Intel обучит дронов самостоятельности

    Понедельник, 11 Сентября 2017 г. 09:38 (ссылка)




    1cloud


    сегодня в 09:38

    Разработка





    Новый VPU Myriad X от Intel обучит дронов самостоятельности










      На прошлой неделе мы рассказывали о том, как защитить облако на примерах осад средневековых замков. Сегодня расскажем, как Intel планирует начать обучение роботов.



      28 августа компания Intel представила визуальный процессор (VPU) Myriad X, который разработан специально для автономных интеллектуальных устройств. Главная особенность чипа — встроенный аппаратный ускоритель для нейросетей (Neural Compute Engine). Он отвечает за обучение искусственного интеллекта на периферийных устройствах, имея при этом низкое энергопотребление. Среди предложенных Intel сфер применения чипа числятся дроны, системы безопасности и наблюдения, VR/AR и другие устройства.





      / Flickr / Bidgee / CC



      По словам разработчиков, Myriad X — первая в мире однокристальная система, специально «заточенная» под ускоренное глубокое обучение. Neural Compute Engine помогает устройствам видеть, интерпретировать и реагировать на окружающую среду в реальном времени. С ускорителем производительность Myriad X достигает триллиона операций в секунду (TOPS).



      «Мы близки к тому, чтобы машинное зрение и глубокое обучение вошли в число стандартных требований к миллиардам ежедневно окружающих нас устройств», — сказал Реми Эль-Уаззани (Remi El-Ouazzane), вице-президент и генеральный менеджер Movidius, компании-разработчика чипов семейства Myriad.



      Архитектура VPU-чипа Movidius Myriad X VPU состоит из нескольких специализированных вычислительных устройств. Это несколько процессоров общего назначения, наряду с 16 процессорами SHAVE (Streaming Hybrid Architecture Vector Engine). Последние работают совместно с нейронным вычислительным движком.



      Процессоры SHAVE состоят из шестнадцати программируемых 128-битных векторных процессоров VLIW, конфигурируемых шин MIPI, аппаратных ускорителей и централизованной архитектуры встроенной памяти.



      В своем личном обращении Эль-Уаззани рассказывает, как устройства, наделенные искусственным интеллектом, сделают «наш мир безопаснее и продуктивнее». Автономные дроны-курьеры, камеры безопасности с полным пониманием происходящего и роботы с расширенным спектром реакций — в теории это возможно с Myriad X, поскольку глубокое обучение выполняется на уровне устройства без связи с облаком.



      «В этом и заключается мощь визуального процессора — платформы, специально разработанной для решения задач автономных устройств. VPU обеспечивает высокую вычислительную мощность там, где раньше она была недостижима», — заключает Реми.



      Применение VPU



      Однако наиболее вероятной сферой применения нового чипа в Intel видят беспилотники. Дроны становятся умнее. Например, Spark — мини-дрон от DJI — оборудован набором из камер и датчиков и процессором Vision Movivius Myriad 2, который помогает интеллектуальной системе бортового зрения обнаруживать и избегать столкновения с объектами, создавать 3D-карты, распознавать лица и жесты.



      И достигнутый уровень развития — не предел. По словам Кормака Брика (Cormac Brick), руководителя по бортовым системам искусственно интеллекта в Movidius, дроны учатся думать и реагировать.



      «В будущем вы сможете достать дрон из кармана, запустить его в воздух и оставить летать вокруг двора, пока вы жарите барбекю, — рассказывает Брик, — а через час он отправит на ваш телефон 45-секундный видеоклип или 10 лучших снимков, чтобы вы могли поделиться ими в социальных сетях».



      Movidius видят применение своим чипам и в сфере безопасности. В этом году их процессор Myriad 2 уже был интегрирован в камеры видеонаблюдения Dahua. Эти камеры далеко шагнули от традиционных технологий мониторинга и записи. Они обладают расширенными функциями анализа видео: мониторят плотность толпы, распознают лица, имеют стереоскопическое зрение, могут обнаруживать неправильно припаркованные автомобили.



      Есть и еще одно применение VPU нового поколения. В июле Intel представили мобильный модуль Movidius Neural Compute Stick с разъемом USB 3.0. Его задача — обучение искусственного интеллекта на различных устройствах. Характеристики и особенности те же: низкое энергопотребление при высокой производительности, компактность, офлайн-режим работы, нацеленность на приложения машинного зрения.



      Акцент на AI



      По данным Accenture, рынок AI в 12 развитых странах удвоит темпы роста к 2035 году. Например, только в Китае к 2020 году собираются установить 450 млн новых камер видеонаблюдения с системами распознавания лиц. К слову, компания Dahua Technology, которая уже экспериментировала с процессором Myriad 2, занимает второе место на рынке камер наблюдения и базируется в Ханчжоу.



      На AI-рынке у Intel до выхода Myriad X было несколько серьезных противников: Qualcomm Neural Processing Engine, процессор Google TPU 2.0, предназначенный для обучения нейронных сетей, и NVIDIA Tesla V100. По мнению аналитиков Seeking Alpha, самую серьезную конкуренцию Intel на рынке машинного обучения, который достигнет $5 млрд к 2021 году, составляет именно NVIDIA.



      Однако вскоре могут появиться и другие сильные конкуренты. В августе компания Microsoft представила проект Brainwave. Это платформа для глубокого обучения AI в реальном времени с низкой задержкой в обработке запросов. Архитектура Brainwave поддерживает выполнение более 130 тыс. вычислений за цикл. Работа в этом направлении вскоре позволит применять нейронные сети для выполнения бытовых задач.



      О компании Movidius


      Компания Movidius разрабатывает визуальные процессоры для интернета вещей. Штаб-квартира располагается в Сан-Матео, Калифорния. В сентябре 2016 года была приобретена компанией Intel.



      P.S. А вот еще несколько статей из нашего блога:





      Original source: habrahabr.ru (comments, light).

      https://habrahabr.ru/post/337612/

      Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
      rss_rss_hh_new

      Intel научит дроны самостоятельности

      Воскресенье, 10 Сентября 2017 г. 21:08 (ссылка)




      1cloud


      сегодня в 21:08

      Разработка





      Intel научит дроны самостоятельности










        На прошлой неделе мы рассказывали о том, как защитить облако на примерах осад средневековых замков. Сегодня расскажем, как Intel планирует начать обучение роботов.



        28 августа компания Intel представила визуальный процессор (VPU) Myriad X, который разработан специально для автономных интеллектуальных устройств. Главная особенность чипа — встроенный аппаратный ускоритель для нейросетей (Neural Compute Engine). Он отвечает за обучение искусственного интеллекта на периферийных устройствах, имея при этом низкое энергопотребление. Среди предложенных Intel сфер применения чипа числятся дроны, системы безопасности и наблюдения, VR/AR и другие устройства.





        / Flickr / Bidgee / CC



        По словам разработчиков, Myriad X — первая в мире однокристальная система, специально «заточенная» под ускоренное глубокое обучение. Neural Compute Engine помогает устройствам видеть, интерпретировать и реагировать на окружающую среду в реальном времени. С ускорителем производительность Myriad X достигает триллиона операций в секунду (TOPS).



        «Мы близки к тому, чтобы машинное зрение и глубокое обучение вошли в число стандартных требований к миллиардам ежедневно окружающих нас устройств», — сказал Реми Эль-Уаззани (Remi El-Ouazzane), вице-президент и генеральный менеджер Movidius, компании-разработчика чипов семейства Myriad.



        Архитектура VPU-чипа Movidius Myriad X VPU состоит из нескольких специализированных вычислительных устройств. Это несколько процессоров общего назначения, наряду с 16 процессорами SHAVE (Streaming Hybrid Architecture Vector Engine). Последние работают совместно с нейронным вычислительным движком.



        Процессоры SHAVE состоят из шестнадцати программируемых 128-битных векторных процессоров VLIW, конфигурируемых шин MIPI, аппаратных ускорителей и централизованной архитектуры встроенной памяти.



        В своем личном обращении Эль-Уаззани рассказывает, как устройства, наделенные искусственным интеллектом, сделают «наш мир безопаснее и продуктивнее». Автономные дроны-курьеры, камеры безопасности с полным пониманием происходящего и роботы с расширенным спектром реакций — в теории это возможно с Myriad X, поскольку глубокое обучение выполняется на уровне устройства без связи с облаком.



        «В этом и заключается мощь визуального процессора — платформы, специально разработанной для решения задач автономных устройств. VPU обеспечивает высокую вычислительную мощность там, где раньше она была недостижима», — заключает Реми.



        Применение VPU



        Однако наиболее вероятной сферой применения нового чипа в Intel видят беспилотники. Дроны становятся умнее. Например, Spark — мини-дрон от DJI — оборудован набором из камер и датчиков и процессором Vision Movivius Myriad 2, который помогает интеллектуальной системе бортового зрения обнаруживать и избегать столкновения с объектами, создавать 3D-карты, распознавать лица и жесты.



        И достигнутый уровень развития — не предел. По словам Кормака Брика (Cormac Brick), руководителя по бортовым системам искусственно интеллекта в Movidius, дроны учатся думать и реагировать.



        «В будущем вы сможете достать дрон из кармана, запустить его в воздух и оставить летать вокруг двора, пока вы жарите барбекю, — рассказывает Брик, — а через час он отправит на ваш телефон 45-секундный видеоклип или 10 лучших снимков, чтобы вы могли поделиться ими в социальных сетях».



        Movidius видят применение своим чипам и в сфере безопасности. В этом году их процессор Myriad 2 уже был интегрирован в камеры видеонаблюдения Dahua. Эти камеры далеко шагнули от традиционных технологий мониторинга и записи. Они обладают расширенными функциями анализа видео: мониторят плотность толпы, распознают лица, имеют стереоскопическое зрение, могут обнаруживать неправильно припаркованные автомобили.



        Есть и еще одно применение VPU нового поколения. В июле Intel представили мобильный модуль Movidius Neural Compute Stick с разъемом USB 3.0. Его задача — обучение искусственного интеллекта на различных устройствах. Характеристики и особенности те же: низкое энергопотребление при высокой производительности, компактность, офлайн-режим работы, нацеленность на приложения машинного зрения.



        Акцент на AI



        По данным Accenture, рынок AI в 12 развитых странах удвоит темпы роста к 2035 году. Например, только в Китае к 2020 году собираются установить 450 млн новых камер видеонаблюдения с системами распознавания лиц. К слову, компания Dahua Technology, которая уже экспериментировала с процессором Myriad 2, занимает второе место на рынке камер наблюдения и базируется в Ханчжоу.



        На AI-рынке у Intel до выхода Myriad X было несколько серьезных противников: Qualcomm Neural Processing Engine, процессор Google TPU 2.0, предназначенный для обучения нейронных сетей, и NVIDIA Tesla V100. По мнению аналитиков Seeking Alpha, самую серьезную конкуренцию Intel на рынке машинного обучения, который достигнет $5 млрд к 2021 году, составляет именно NVIDIA.



        Однако вскоре могут появиться и другие сильные конкуренты. В августе компания Microsoft представила проект Brainwave. Это платформа для глубокого обучения AI в реальном времени с низкой задержкой в обработке запросов. Архитектура Brainwave поддерживает выполнение более 130 тыс. вычислений за цикл. Работа в этом направлении вскоре позволит применять нейронные сети для выполнения бытовых задач.



        О компании Movidius


        Компания Movidius разрабатывает визуальные процессоры для интернета вещей. Штаб-квартира располагается в Сан-Матео, Калифорния. В сентябре 2016 года была приобретена компанией Intel.



        P.S. А вот еще несколько статей из нашего блога:





        Original source: habrahabr.ru (comments, light).

        https://habrahabr.ru/post/337570/

        Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
        rss_rss_hh_new

        Интеграция Intel Threading Building Blocks в ваш CMake проект

        Понедельник, 14 Августа 2017 г. 09:47 (ссылка)





        Привет, уважаемые читатели habrahabr. В этом блоге мы хотели бы анонсировать, что теперь у нас появились CMake модули, которые позволяют скачивать, собирать и просто использовать Intel Threading Building Blocks (Intel TBB) в ваших CMake проектах. Модули доступны в репозитории проекта Intel TBB на GitHub, а также в бинарных пакетах для Linux* OS, Windows* OS и macOS*, начиная с релиза Intel TBB 2017 Update 7.





        Использование Intel TBB CMake модулей



        Новые модули позволяют осуществлять как простую интеграцию бинарных пакетов Intel TBB в проект, так и более сложные варианты со скачиванием определённых версий с GitHub и сборкой библиотеки из исходного кода. Подробное техническое описание модулей можно найти в документации.



        Интеграция библиотеки в проект



        Конфигурационные файлы TBBConfig.cmake и TBBConfigVersion.cmake позволяют получить необходимые переменные и импортированные цели для использования Intel TBB. Файлы находятся в папке /cmake в бинарных пакетах для Linux* OS, Windows* OS или macOS*, начиная с релиза Intel TBB 2017 Update 7.

        Алгоритм:


        1. Скачать и распаковать бинарный пакет.

        2. Добавить расположение корневой папки подключаемой библиотеки в переменную CMAKE_PREFIX_PATH или путь до конфигурационных файлов в переменную TBB_DIR.

        3. Вызвать функцию find_package (TBB), добавив нужные параметры при необходимости.

        4. Использовать полученные переменные и/или импортированные цели.



        Необходимые компоненты библиотеки могут быть перечислены после ключевого слова COMPONENTS или REQUIRED при вызове функции find_package, например, tbb, tbbmalloc, tbb_preview и т.д. По умолчанию доступны компоненты tbb, tbbmalloc и tbbmalloc_proxy. Для каждого компонента создаётся импортированная цель формата TBB::.

        Определяются следующие переменные:






















        TBB_FOUND

        флаг успешности поиска Intel TBB

        TBB__FOUND

        флаг успешности поиска отдельного компонента

        TBB_IMPORTED_TARGETS

        все созданные импортированные цели

        TBB_VERSION

        версия Intel TBB (формат: .)

        TBB_INTERFACE_VERSION

        версия интерфейса Intel TBB



        На данный момент при указании желаемой версии библиотеки есть ограничение: автоматически проверяется только совместимость самих версий формата ., но не проверяется совместимость различных апдейтов в рамках одной версии. Версия интерфейса может быть проверена с использованием переменной TBB_INTERFACE_VERSION.



        Сборка Intel TBB из исходного кода с помощью TBBBuild



        Модуль TBBBuild.cmake предоставляет функцию tbb_build, которая позволяет собрать библиотеку из исходного кода с использованием родной инфраструктуры библиотеки (Makefile). Для сборки на Linux* OS и macOS* необходимо наличие make-утилиты, а на Windows* OS – gmake. После непосредственно сборки создаются нужные конфигурационные файлы в папке /cmake.

        Функция tbb_build принимает следующие параметры:














        TBB_ROOT

        путь до корневой папки бибилотеки, которую нужно собрать

        CONFIG_DIR

        переменная, в которую запишется полный путь к папке с созданными конфигурационными файлами;

        значение -NOTFOUND будет возвращено в случае ошибки при сборке

        MAKE_ARGS

        настраиваемые аргументы для make-команды;

        следующие аргументы определяются и передаются автоматически, если они не переопределены в :


        • compiler=

        • tbb_build_dir=

        • tbb_build_prefix=

        • -j





        Пример использования модуля:

        include(/TBBBuild.cmake)
        tbb_build(TBB_ROOT CONFIG_DIR TBB_DIR)
        find_package(TBB )




        Скачивание Intel TBB с помощью TBBGet



        Модуль TBBGet.cmake предоставляет функцию tbb_get, которая позволяет скачивать и распаковывать бинарные пакеты и пакеты с исходным кодом для официальных релизов Intel TBB с GitHub. Для бинарных пакетов старше Intel TBB 2017 Update 7 конфигурационные файлы создаются автоматически в папке /cmake.

        Функция tbb_get принимает следующие параметры:


























        TBB_ROOT

        переменная, в которую будет записан полный путь к корневой папке скачанного и распакованного пакета;

        значение -NOTFOUND будет возвращено в случае ошибки при скачивании

        RELEASE_TAG |LATEST

        тег релиза для скачивания;

        по умолчанию используется значение LATEST

        SAVE_TO

        путь для распаковки скачанного пакета;

        по умолчанию используется ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/tbb_downloaded

        SYSTEM_NAME Linux|Windows|Darwin

        ОС, для которой необходимо скачать бинарный пакет;

        по умолчанию используется значение переменной CMAKE_SYSTEM_NAME

        CONFIG_DIR

        переменная, в которую будет записан полный путь до конфигурационных файлов;

        параметр игнорируется, если указан флаг SOURCE_CODE

        SOURCE_CODE

        флаг, сигнализирующий о необходимости скачивания пакета с исходным кодом вместо бинарного пакета



        Примеры использования модуля:


        1. Скачивание и подключение самого свежего бинарного пакета для текущей ОС

          include(/TBBGet.cmake)
          tbb_get(TBB_ROOT tbb_root CONFIG_DIR TBB_DIR)
          find_package(TBB )



        2. Скачивание, сборка и подключение самого свежего пакета с исходным кодом

          include(/TBBGet.cmake)
          include(/TBBBuild.cmake)
          tbb_get(TBB_ROOT tbb_root SOURCE_CODE)
          tbb_build(TBB_ROOT ${tbb_root} CONFIG_DIR TBB_DIR)
          find_package(TBB )





        Демо-проекты на базе примера GettingStarted/sub_string_finder с подключением Intel TBB





        Подключение бинарного пакета на Windows* OS
        В этом примере мы создадим CMake проект на базе GettingStarted/sub_string_finder с подключением бинарного пакета Intel TBB. Пример написан для Windows* OS (Microsoft* Visual Studio), но с незначительными изменениями может быть использован для других ОС.

        Ключевые слова и должны быть заменены на актуальные значения для загруженного пакета.



        Минимальные требования:


        • CMake 3.0.0

        • Microsoft* Visual Studio 11 (для Intel TBB 2017 Update 7)

        • Intel TBB 2017 Update 7



        Инструкция:


        1. Скачайте Intel TBB для Windows* OS и распакуйте его в C:\demo_tbb_cmake

        2. В папке C:\demo_tbb_cmake\tbb_oss\examples\GettingStarted\sub_string_finder создайте файл CMakeLists.txt следующего содержания:

          cmake_minimum_required(VERSION 3.0.0 FATAL_ERROR)
          project(sub_string_finder CXX)
          add_executable(sub_string_finder sub_string_finder.cpp)
          # Функция find_package ищет TBBConfig, используя переменные
          # CMAKE_PREFIX_PATH и TBB_DIR.
          find_package(TBB REQUIRED tbb)
          # "TBB::tbb" можно использовать вместо "${TBB_IMPORTED_TARGETS}"
          target_link_libraries(sub_string_finder ${TBB_IMPORTED_TARGETS})

        3. Запустите CMake GUI и


          • Заполните поля (можно использовать кнопки «Browse Source...» и «Browse Build...»):

            «Where is the source сode»:

            C:/demo_tbb_cmake/tbb_oss/examples/GettingStarted/sub_string_finder

            «Where to build the binaries»:

            C:/demo_tbb_cmake/tbb_oss/examples/GettingStarted/sub_string_finder/build

          • Добавьте в кэш новую переменную кнопкой «Add Entry»:

            Name: CMAKE_PREFIX_PATH

            Type: PATH

            Value: C:/demo_tbb_cmake/tbb_oss

          • Cоздайте проект Microsoft* Visual Studio, нажав кнопку «Generate».


        4. Теперь полученный проект можно открыть в Microsoft* Visual Studio (например, нажав кнопку «Open Project» в CMake GUI) и построить. Путь до сгенерированного проекта:

          C:\demo_tbb_cmake\tbb_oss\examples\GettingStarted\sub_string_finder\build\sub_string_finder.sln.

          Окно CMake GUI после генерации проекта:








        Сборка библиотеки из исходного кода и подключение в проект
        В этом примере мы создадим CMake проект на базе GettingStarted/sub_string_finder, в котором произведём сборку и подключение Intel TBB с включенными Community Preview Features (CPF). Пример написан для Linux* OS, но с незначительными изменениями может быть использован для других ОС.

        Минимальные требования:


        • CMake 3.0.0



        Инструкция:


        1. Склонируйте репозиторий Intel TBB в папку ~/demo_tbb_cmake:

          mkdir ~/demo_tbb_cmake
          cd ~/demo_tbb_cmake
          git clone https://github.com/01org/tbb.git



        2. В папке ~/demo_tbb_cmake/tbb/examples/GettingStarted/sub_string_finder создайте файл CMakeLists.txt следующего содержания:

          cmake_minimum_required(VERSION 3.0.0 FATAL_ERROR)
          project(sub_string_finder CXX)
          add_executable(sub_string_finder sub_string_finder.cpp)
          include(${TBB_ROOT}/cmake/TBBBuild.cmake)
          # Строим Intel TBB с включенными Community Preview Features (CPF).
          tbb_build(TBB_ROOT ${TBB_ROOT} CONFIG_DIR TBB_DIR MAKE_ARGS tbb_cpf=1)
          find_package(TBB REQUIRED tbb_preview)
          # "TBB::tbb_preview" можно использовать вместо "${TBB_IMPORTED_TARGETS}".
          target_link_libraries(sub_string_finder ${TBB_IMPORTED_TARGETS})



        3. Создайте папку для сборки вашего проекта и перейдите туда:

          mkdir ~/demo_tbb_cmake/tbb/examples/GettingStarted/sub_string_finder/build
          cd ~/demo_tbb_cmake/tbb/examples/GettingStarted/sub_string_finder/build

        4. Запустите CMake, указав корневую папку библиотеки Intel TBB:

          cmake -DTBB_ROOT=${HOME}/demo_tbb_cmake/tbb ..

        5. Соберите и запустите проект:

          make
          ./sub_string_finder







        Заключение



        Команда Intel TBB заинтересована в удобной интеграции библиотеки в пользовательские CMake проекты. Новые модули созданы как раз для решения этой задачи. Они предоставляют простой и гибкий интерфейс со множеством вариантов использования. Надеемся, вы попробуете эти модули, и ждём ваших отзывов.

        Ссылки и контакты:





        * прочие названия и бренды могут быть объявлены интеллектуальной собственностью других лиц
        Original source: habrahabr.ru (comments, light).

        https://habrahabr.ru/post/335346/

        Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
        SoftLabirint

        ZVVСборник Dendy (2017) RUS » SoftLabirint.Ru: Скачать бесплатно и без регистрации - Самые Популярные Новости Интернета

        Воскресенье, 13 Августа 2017 г. 23:35 (ссылка)
        softlabirint.ru/games/mini/...7-rus.html


        ZVVСборник Dendy (2017) RUS

        ZVVСборник Dendy это удобный способ вспомнить любимые игры на восьмибитку, запустить и поиграть в те игры, за которыми мы просиживали часами и днями в 90-е года. Всем приятных восьмибитных воспоминаний и хорошего настроения!

         



        ZVVСборник Dendy (2017) RUS



        ZVVСборник Dendy (2017) RUS



        ZVVСборник Dendy (2017) RUS






        Возможности:

        - запустить и играть в игры для Dendy;

        - прочитать обзор игр в сборнике;

        - посмотреть скриншоты игр;

        - доступен удобный и быстрый поиск игры по названию.



        Список игр:

        Balloon Fight, Batman, Batman - Return of the Joker, Batman returns, Battle city, Battletoads, Battletoads and double dragon, Bomberman, Bram Stoker Dracula, Castle Excellent, Chip and Dale - Rescue Rangers, Chip and Dale - Rescue Rangers 2, Chip and Dale 3, Circus Charlie, Cliffhanger, Contra, Darkman, Darkwing Duck, Donkey Kong 3, Double Dragon II, Dr Mario, Duck Tales, Duck Tales 2, Eliminator Boat Duel, Excitebike, F-1 Race, Frankenstein, Home Alone 2, Ice Climber, James Bond Jr., Karateka, Lode Runner, Lunar Ball, Mach Rider, Magic Jewelry, Mario Bros, Mighty Final Fight, New Ghostbusters II, Ninja Gaiden 1+2+3, Nuts and Milk, P.O.W - Prisoner of War, Pinball, Popeye, Prince of Persia, Rambo, Road Fighter, RoboCop 3, Shatterhand, Side Pocket, Tennis, Terminator 2, The Flinstones, The Jungle Book, The Legend of Kage, The Little Mermaid, Tiny Toon, TMNT, TMNT 2 The Arcade Game, TMNT 3 The Manhattan Project, Tom and Jerry, Top Gun, Track and Field, Yie Ar Kung-Fu



        Установка:

        1. Запускаем установочный файл

        2. Играть!



        Системные требования:

        - Операционная система: Windows, 7, 8, 10

        - Процессор: Intel / AMD

        - Оперативная память: 1 GB

        - Видеокарта: Nvidia / AMD

        - Свободное место: 100 MB

        - Может потребоваться установить: Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015



        Название: ZVVСборник Dendy (2017) RUS

        Год выхода: 2017

        Жанр: Action, Adventure, RPG, Simulation, Casual, Fighting, Arcade

        Разработчик: Вячеслав Зубик

        Издательство: Вячеслав Зубик

        Платформа: PC

        Тип издания: Пиратка

        Версия: 0.2 (будет обновляться и будут добавлено еще больше любимых игр и новых возможностей)

        Язык интерфейса: Русский

        Активация|рег. код: Не требуется

        Размер: 70.61 MB



        Скачать: ZVVСборник Dendy (2017) RUS



        Скачать | Download | TurboBit.net

        http://turbobit.net/blcmfqdikrr9/ZVV8Dendy.rar.html



        Скачать | Download | HitFile.net

        http://www.hitfile.net/f1TqA8R/ZVV8Dendy.rar.html



        Скачать | Download | Файлообменник.рф

        http://www.файлообменник.рф/m9q5gova3l41/ZVV8Dendy.rar.html



        Скачать | Download | DepFile.com

        http://kyc.pm/YqhMumWem/ZVV8Dendy.rar

        Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
        rss_rss_hh_new

        Google re:Work — Руководство: Постановка целей с помощью OKR (перевод)

        Воскресенье, 30 Июля 2017 г. 10:30 (ссылка)

        Ниже представлен перевод руководства Google re:Work — Guide: Set goals with OKRs. Я решил не писать с нуля еще один общий обзор по OKR, а просто перевести это, на данный момент, наиболее авторитетное руководство по OKR, и дополнить его ссылками и своими материалами по OKR, которые включают в себя несколько конспектов приложенного видео Google Ventures на русском языке.



        Введение



        Исследования показали, что приверженность цели помогает повысить производительность труда. Если посмотреть более глубоко, исследования обнаруживают, что постановка вызывающих и четко определенных целей может еще более повысить вовлеченность сотрудников в достижении этих целей. Google часто использует “цели и ключевые результаты“ –  “Objectives and Key Results“ (OKRs), стараясь поставить амбициозные цели и отследить продвижение к ним.



        OKR – краткий обзор




        • Цели амбициозны и могут ощущаться несколько некомфортными

        • Ключевые результаты измеримы и должны быть легко оцениваемы числом (Google использует шкалу от 0 до 1.0)

        • OKR являются общедоступными, так, что каждый внутри организации может видеть, над чем работают другие

        • “Попаданием в яблочко” для предварительной оценки OKR является достижениие 60-70% от нее. Если кто-то раз за разом полностью достигает своих целей, значит их OKR недостаточно амбициозны, и им нужно думать более масштабно.

        • Низкие оценки следует рассматривать как данные для уточнения дальнейших OKR.

        • OKR не являются синонимом оценки сотрудников.

        • OKR не являются коллективным списком следующих дел.







        На практике использование OKR отличается от других методов постановки целей из-за стремления к постановке очень амбициозных целей. При таком применении, OKR позволяют командам сосредоточиться на более значительных вызовах и достичь большего, чем члены команды считали возможным, даже если они до конца не достигают поставленной цели. OKR могут помочь командам и отдельным людям выйти из своей зоны комфорта, расставить приоритеты в работе и учиться как на успехах, так и на неудачах.



        OKR – краткая история



        Как заметил бывший CEO Intel Энди Гроув в своей книге “Высокоэффективный менеджмент" (прим.: добавил ссылку на русской конспект, внизу той страницы имеются ссылки на оригинал и перевод книгу), есть два вопроса, на которые требуется ответить, чтобы успешно настроить систему коллективных целей, такую, как OKR:


        1. Куда я хочу идти? Этот ответ дает цель (“objective”)

        2. Как я буду оценивать свое продвижение туда, куда я хочу попасть? Ответ дает этапы продвижения, или ключевые результаты (“key results”)



        Джон Дорр, один из начальных инвесторов Google и нынешний член его совета директоров, узнал об OKR от Энди Гроува, работая в Intel. Дорр рассказал, что, когда он присоединился к Intel, компания переходила от производства памяти к производству микропроцессоров, а Гроув и управленческая команда нуждались в подходе, который бы помог сотрудникам сосредоточиться на наборе приоритетов для обеспечения успешности этого перехода. OKR помогли им сообщить об этих приоритеты, поддерживать согласованность и выполнить это переключение.

        Несколько десятилетий спустя, в начале 2000 года, Дорр представил OKR руководству Google, которое увидело их ценность и начало тестировать их в течение следующих двух кварталов. Сегодня Google устанавливает ежегодные и квартальные OKR и проводит ежеквартальные собрания компаний для обеспечения общедоступности и оценки OKR.



        OKR используются далеко за пределами Силиконовой долины в самых различных организациях. Sears Holding – компания из списка Fortune 100, внедрила OKR для своих 20 000 сотрудников, что оказало положительное влияние на итоговый объем продаж и индивидуальную эффективность. Между тем, сравнительно небольшая IT команда в McKinnon Secondary College в Австралии использует OKR, улучшая сосредоточенность и взаимодействие команды (прим.: заменил битую ссылку).



        OKR и амбициозные цели



        Google часто ставит цели, которые находятся за порогом того, что кажется возможным, иногда называемые “stretch goals” – “aмбициозные цели” (более точный перевод – “цели, требующие полной самоотдачи”). Создание недостижимых целей довольно сложно, поскольку их можно рассматривать как подготовку команды к неудаче. Однако, более часто такие цели имеют тенденцию привлекать лучших людей и создавать наиболее интересные условия работы.

        Более того, если метить высоко, даже недостижение цели как правило приводит к существенным улучшениям.



        Такие амбициозные цели являются сторительными блоками для выдающихся достижений в долгосрочной перспективе, своеобразным “полетам на Луну”.



        Внедрение OKR в вашу организацию



        Важной частью OKR является их прозрачность. При внедрении OKR в организацию было бы полезно понимать, что они собой представляют, почему они могут быть полезными и как они будут использоваться. Исследования показывают, что эффективность выше тогда, когда люди привержены своим целям, поэтому будет важным, чтобы в это были вовлечены все.



        Советы по введению в OKR:




        • Что такое OKR? Охватите основы, что такое OKR и как они работают.

        • Зачем использовать OKR? Дайте обзор того, как организация в настоящее время подходят к постановке целей, а также все ограничения и проблемы этого подхода.

        • Как работают OKR? Объясните последовательность, что ожидается от каждого человека, каковы основные этапы и каким образом люди будут подотчетны.

        • Все еще скептичны относительно OKR? Оставьте время для вопросов, с особым упором на выявление любого скептицизма.



        Согласованность. Как только организация узнает, на чем она сосредоточена, и как она будет измерять успех, людям становится проще связывать свои проекты с целями организации.



        Дисциплина и расстановка приоритетов. Для любой команды в компании может быть трудно сказать “нет“ хорошей идее, стоящему внимания проекту или нужному улучшению. Как только все согласятся насчет того, что является наиболее важными целями, становится легче сказать “нет“ менее важным идеям. Говорить “нет“ — это не политическая или эмоциональная дискуссия, это становится рациональным откликом на обязательство, которое уже сделала вся организация.



        Коммуникация. OKR должны быть общедоступными в рамках организации, чтобы каждый сотрудник знал цели организции и показатели успеха. Дика Костоло, в прошлом работника Google и CEO Twitter, спросили в интервью: Что из того, что Вы узнали в Google, Вы применили в Twitter?”, на что он ответил (прим.: заменил битую ссылку; этот вопрос обсуждается на 12-ой минуте видео):

        “Та вещь, что я видел в Google, и которую я определенно применил в Twitter, – это OKR – цели и ключевые результаты. Это отличный способ помочь всем в компании понять, что является важным и как вы собираетесь измерять это важное. Это, по сути, отличный способ коммуницировать стратегию и то, как вы собираетесь измерять стратегию. Вот так мы и используем их. Когда вы выращиваете компанию, самая сложная вещь для масштабирования это коммуникация. Это необыкновенно сложно. OKR – отличный способ убедиться, что все понимают, как вы собираетесь измерять успех и стратегию”.




        Устанавливаем цели и выявляем ключевые результаты



        При постановке целей, Google часто начинается с организационных OKR и согласует приоритеты с используя от трех до пяти целей с примерно тремя ключевыми результатами для каждой цели. Успешные OKR часто исходят из сочетания предложений идущих сверху вниз и снизу вверх, позволяя людям из всей организации озвучивать то, что, по их мнению, стоит затрат их времени и как они могут наилучшим образом применить свои усилия.



        Советы по постановке целей:




        • Выберите только три-пять целей – большее количество может привести к чрезмерно раздутым командам и рассеиванию усилий.

        • Избегайте выражений, которые не подталкивают к новым достижениям, например, “продолжать нанимать“, “поддерживать позицию на рынке“, “продолжать делать X“.

        • Используйте выражения, которые передают конечные состояния, например, “подняться на гору“, “съесть 5 пирогов“, “обеспечить функциональность Y“.

        • Используйте осязаемые, объективные и однозначные выражения. Для любого наблюдателя должно быть очевидно, достигнута ли цель или нет. Исследования показывают, что более конкретные цели могут привести к повышению эффективности и достижению цели (прим.: заменил битую ссылку).





        Советы по выявлению ключевых результатов




        • Определите около трех ключевых результатов для каждой цели.

        • Ключевые результаты выражают измеримые этапы, которые, будучи достигнутыми, будут непосредственно способствовать достижению этой цели.

        • Ключевые результаты должны характеризовать исходные результаты, а не действия. Если ключевые результаты включают такие слова, как “проконсультировать“, “помочь“, “проанализировать“, “участвовать“, они описывают действия. Вместо этого опишите влияние этих действий, например, “опубликовать уровни удовлетворенности клиентов к 7 марта“, а не “оценить удовлетворенность клиентов“.

        • Измеряемые этапы должны включать признак завершения, и этот признак должнен быть доступным, убедительным и легко обнаруживаемым.





        Избегайте ошибок при написании OKR



        Разработка OKR, устанавливающих четкие цели, измеренные по согласованным результатам, может подтолкнуть команды к достижению больших успехов и сосредоточить внимание организации на важнейших приоритетах. Плохо написанные OKR могут создавать запутанную стратегию, ставить под сомнение внутренние показатели и подталкивать команды к сохранению статус-кво. При разработке OKR старайтесь избежать следующих ловушек:


        1. Неправильное коммуницирование OKR для амбициозных целей (“stretch goal OKRs”) — Постановка амбициозных целей требует аккуратной коммуникации, как внутри команд выполняющих эти цели, так и с другими командами, которые зависят от работы, выполняемой в качестве части OKR для амбициозной цели. Если ваш проект зависит от целей другой команды, убедитесь, что вы понимаете их философию постановки целей. Если они используют амбициозные цели, Вам следует ожидать, что они будут обеспечивать около 70% от их заявленных OKR.

        2. OKR для поддержания обычного ведения бизнеса (“business-as-usual OKRs”) — OKR часто написаны на основе того, что команда считает, что она может достичь, не изменяя ничего, что они сейчас делают, в противоположность тому, что действительно хотят команда или ее клиенты. Чтобы проверить это, сделайте групповое ранжирование (“stack rank”) текущей работы команды, а также недавно запрошенных проектов с точки зрения отношения значения к требуемым усилиям. Если OKR содержат что-то другое, кроме наиболее важных усилий, то это просто OKR для поддержания обычного ведения бизнеса. Отбросьте низкоприоритетные усилия и перенаправьте ресурсы в наиболее важные OKR. Есть некоторые цели, которые будут оставаться одними и теми же квартал за кварталом, например, «Обеспечить удовлетворенность клиентов на уровне более чем XX%», и это нормально, если эта цель всегда является высокоприоритетной. Но ключевые результаты должны эволюционировать, чтобы подталкивать команду продолжать внедрять новшества и становиться более эффективной.

        3. Недораскрытие своих возможностей (“sandbagging”) — Команды, которые могут выполнить все свои OKR без необходимости использовать все возможности своей команды, могут либо накапливать впрок ресурсы, либо не напрягать свои команда, или и то, и другое.

        4. Низкоценные цели — OKR должны иметь перспективу четкой ценности с точки зрения бизнеса – в противном случае нет причины расходовать ресурсы на их реализацию. Низкоценные цели, даже если они полностью достигнуты, не будут иметь большого значения для организации. Спросите, может ли OKR быть оценено как 1.0 при разумных обстоятельствах без предоставления прямой организационной выгоды? Если это так, перефразируйте OKR, чтобы сосредоточиться на осязаемой выгоде.

        5. Несоответствующие ключевые результаты для целей — Если ключевые результаты для данной цели не представляют всего, что необходимо для достижения этой цели, может произойти непредвиденный промах в этой OKR. Это может вызвать задержки как с определением требований к ресурсам, так и с обнаружением того, что цель не будет достигнута в срок.





        Выявление OKR для команды



        Несмотря на то, что подходы могут быть разными, будет полезно сначала установить цели организации, чтобы команды и отдельные люди могли устанавливать свои собственные цели для поддержания этих более крупных целей. Это будет помогать создать согласованность по всей организации. Следующее решение – сколько нужно уровней “командных“ OKR для организации – нужны ли OKR для отдельного депортамента, функции и подгруппы?



        Для целей уровня команды нужно осознать, что не каждая OKR организации нуждается в том, чтобы быть отображенной в OKR каждой команды. Возможно, что OKR команды будет сфокусирована только на одной OKR организации.Однако должна быть некоторая взаимосвязь между OKR команды и как минимум одной из OKR организации.



        Один из способов установить эти OKR команд – организовать встречу всех руководителей команд для постановки целей. В Google руководители групп иногда перечисляют приоритеты для наступающего квартала в контексте OKR компании. При создании этих приоритетов полезно обратить внимание на OKR организации и проверить:


        • Привязаны ли приоритеты команды к какому-либо ключевому результату организации?

        • Делают ли приоритеты команды более вероятным то что организация успешно достигнет OKR организации?

        • Имеются ли еще, с точки зрения других людей, неучтенные дела, над которыми эта команда должна работать?

        • Имеется ли более трех приоритетов?



        Еще одна вещь, которой OKR не являются – это проверочный список. Они не предназначены для того, чтобы быть главным списком задач, состоящим из всего, над чем команда будут работать в течение квартала. Если команда рассматривает это как коллективный список задач, это может привести к тому, чтобы стать чрезмерно сосредоточенным насчет того, чего команда хочет сделать, а не насчет того, что команда хочет достичь. Используйте OKR, чтобы определить эффект, который команда хочет увидеть, и позволить командам придумать методы достижения этого эффекта.



        Средство: Оценка OKR



        В Google OKR обычно оцениваются по шкале от 0.0 до 1.0, оценка 1.0 означает, что цель полностью достигнута. Каждый индивидуальный ключевой результат оценивается, а затем, используя приблизительное среднее значение, соответственно, оценивается цель. Эта оценка описывается как “приблизительная”, потому что иногда учитываются некоторые параметры веса для различных результатов. Иногда ключевыми результатами являются либо 0, либо 1 – если ключевым результатом было “Запустить новую маркетинговую кампанию виджета”, конечным результатом может быть либо то, что она либо запущена, либо нет. Некоторые из них более дискретны – если ключевым результатом является «Запустить шесть новых функций», и только три новые функции были запущены, OKR может быть оценен, как 0.5. Это не является наукой, но важно быть честным и, в наивысшей степени, последовательным при процессе оценки.



        Что нужно учитывать при оценке OKR:


        • “Попадание в яблочко” для OKR располагается в диапазоне 60-70%. Оценка ниже может означать, что организация не достигает достаточно того, на что она способна. Оценка выше может означать, что желаемые цели не устанавливаются достаточно высоко. Со шкалой Google 0.0 – 1.0 ожидание заключается в том, что среднее значение составит от 0.6 до 0.7 по всем OKR. Для организаций, являющимися новичоками в OKR, эта терпимость к “неудаче” в достижении неудобных целей является неудобной сама по себе

        • OKR не являются синонимами оценки эффективности. Это означает, что OKR не являются всесторонним средством для оценки индивидуума (или организации). Они, скорее, могут быть использованы в качестве сводки того, что человек работал в последний период времени и могут показать его вклад и эффект для более крупных OKR организации.

        • Публично оценивайте OKR организации. В Google OKR всей организации обычно общедоступны и оцениваются ежегодно и ежеквартально. В начале года проводится общее собрание компании, где сообщаются оценки для прежних OKR и сообщаются новые OKR, как на год, так и на наступающий квартал. Затем компания собирается ежеквартально, чтобы рассмотреть оценки и установить новые OKR. На этих встречах компании владелец каждого OKR (обычно это руководитель из соответствующей команды) объясняет оценку и все корректировки для наступающего квартала.

        • Сверка в течение квартала. Прежде чем присвоить окончательную оценку класс, является полезным провести сверку в середине квартала для всех уровней OKR, чтобы дать как отдельным людям, так и командам сознание того, где они находятся. Сверка в конце квартала может быть использована для подготовки к присвоению окончательной оценки.





        OKR – таблица



        Используйте и адаптируйте эту таблицу для оценивания OKR и вычисления общих оценок.





        СКАЧАТЬ PDF   ОТКРЫТЬ КАК GOOGLE DOC



        OKR – карта оценок



        Используйте и адаптируйте этот документ для записи и оценивания OKR



        СКАЧАТЬ PDF   ОТКРЫТЬ КАК GOOGLE DOC





        Обновляйте OKR регулярно



        OKRs служат, чтобы помочь устанавливать стратегию для компании в Google – они представляют собой набор целей, которые компания хочет достичь. С этой целью некоторые команды считают, что их лучше всего пересматривать несколько раз в квартал. Таким образом, они могут служить инструментом калибровки, давая каждому возможность приспособиться к новой информации, отказаться от целей, которые явно не будут достигнуты, и уделить больше внимания целям на границе возможного, которые получат помощь их в реализации путем привлечения дополнительных ресурсов. Вот пример графика показывающего, как команда может подходить к установке OKR:







        середина ноября — Провести мозговой штурм насчет целей первого квартала

        конец ноября – Принять решение насчет фиксации и совместного использования OKR внутри организации

        середина декабря – сообщить OKR всей компании для первого квартала и года

        середина января – сделать черновики персональных OKR

        конец января – представить OKR на общем собрании компании

        середина февраля – менеджеры отслеживают индивидуальные OKR



        То, насколько часто команда будет сверяться, будет зависет от того, каковы собственных потребностей, привязанных к времени года, насколько хорошо уже построена коммуникация внутри команды и насколько хорошо команда действует относительно предсказания результатов на основе возможности их осуществления.



        Некоторые команды в Google обнаружили, что сверки в середине интервала являются полезными и могут гарантировать, что все будут сосредоточены на одних и тех же целях. Для некоторых команд достаточно неофициального обзора целей квартала, для других оказывается приемлемым более формальный подход.



        Посмотрите презентацию Google об OKR (видео)



        Команда Google Ventures поделилась некоторыми сведениями о том, что Google узнала об использовании OKR, с команиями из своего портфолио. Рик Клау, партнер Google Ventures, представил эту презентацию многим стартапам, впервые осваивающим OKR. Презентация представляет основы того, что такое OKR, как они могут помочь быстрорастущему стартапу остаться сфокусированным и чего нужно избегать при освоении OKR.






        Original source: habrahabr.ru (comments, light).

        https://habrahabr.ru/post/334416/

        Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество

        Следующие 30  »

        <intel - Самое интересное в блогах

        Страницы: [1] 2 3 ..
        .. 10

        LiveInternet.Ru Ссылки: на главную|почта|знакомства|одноклассники|фото|открытки|тесты|чат
        О проекте: помощь|контакты|разместить рекламу|версия для pda