人工智能軟件：從數(shù)據(jù)到洞察力的橋梁 無(wú)處不在的人工智能 (AI) 有可能改變每個(gè)行業(yè)并改善地球上每個(gè)人的生活。

事實(shí)上，我們每天都聽(tīng)到人工智能的新突破，從檢測(cè)癌癥和玩游戲，到創(chuàng)造“有感覺(jué)”的聊天機(jī)器人和制作引人注目的藝術(shù)。人工智能的目標(biāo)很簡(jiǎn)單：加速“數(shù)據(jù)洞察”。我們已經(jīng)看到人工智能基礎(chǔ)的巨大進(jìn)步——“數(shù)據(jù)、計(jì)算和算法”的指數(shù)增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)，以總字節(jié)數(shù)衡量，單位為 (1021)。計(jì)算，以每秒操作的硬件執(zhí)行能力衡量，單位為 (1015) 到 (1018))。和以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)數(shù)量衡量的算法已經(jīng)超過(guò) 1 萬(wàn)億（1012).

然而，研究發(fā)現(xiàn)，87% 的 AI 概念沒(méi)有部署，原因有多種，包括性能、基礎(chǔ)設(shè)施以及多供應(yīng)商軟件和工具。隨著數(shù)據(jù)集的增長(zhǎng)和系統(tǒng)變得更加復(fù)雜網(wǎng)站優(yōu)化，開(kāi)發(fā)人員面臨著人工智能實(shí)施和部署的新挑戰(zhàn)。因此，由于開(kāi)發(fā)人員花費(fèi)寶貴的時(shí)間和資源來(lái)解決技術(shù)、流程和組織問(wèn)題、處理失敗的項(xiàng)目和更新代碼，因此實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)的速度明顯變慢——所有這些都會(huì)產(chǎn)生額外的成本。AI 是一個(gè)端到端的問(wèn)題，需要端到端的支持。要真正體驗(yàn)無(wú)處不在的 AI，開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家需要將計(jì)算、數(shù)據(jù)和算法結(jié)合在一起。對(duì)于那些希望在組織內(nèi)擴(kuò)展 AI 應(yīng)用程序的人，關(guān)注人類生產(chǎn)力和計(jì)算機(jī)性能的原則是關(guān)鍵。 the Gap AI軟件是在“計(jì)算和算法”的支持下網(wǎng)站優(yōu)化，從“數(shù)據(jù)到洞察”的橋梁。盡管如此，仍需要為數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的數(shù)據(jù)科學(xué)家和開(kāi)發(fā)人員建立這個(gè)軟件橋梁，他們的人工智能應(yīng)用程序又被數(shù)十億用戶使用。人工智能軟件可以提高人類的生產(chǎn)力，讓人工智能無(wú)處不在。為了推動(dòng)人工智能的采用，行業(yè)必須實(shí)施一些方法，使開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家更容易在當(dāng)前人工智能解決方案和算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行構(gòu)建，或者開(kāi)創(chuàng)新的解決方案和算法。人工智能的廣泛應(yīng)用不應(yīng)該需要人工智能博士學(xué)位。因此，確保數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施易于訪問(wèn)同樣重要。

這些可能包括 AI 分析工具包、開(kāi)發(fā)和部署工具包、端到端分布式 AI 工具包、參考工具包和工具包。此外，特定領(lǐng)域的工具包、低代碼或無(wú)代碼開(kāi)發(fā)環(huán)境、數(shù)據(jù)標(biāo)記和增強(qiáng)工具、偏差檢測(cè)工具以及遷移學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等工具。所有這些都是開(kāi)放的、基于標(biāo)準(zhǔn)的、統(tǒng)一的和安全的，使開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠更輕松地設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)以及構(gòu)建和部署 AI 解決方案。例如，一些工具可以將人類生產(chǎn)力提高十倍以上。加速 AI 軟件在 AI 應(yīng)用程序生命周期的每個(gè)階段都沒(méi)有“一刀切”的軟件解決方案，因?yàn)樗虼怪鳖I(lǐng)域和用例而異。因此，行業(yè)內(nèi)的領(lǐng)導(dǎo)者必須在開(kāi)源工具上進(jìn)行合作。例如，正在合作，通過(guò)引入開(kāi)源 AI 參考工具包來(lái)幫助企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新并加速其數(shù)字化轉(zhuǎn)型之旅。這些參考工具包可以將解決問(wèn)題的時(shí)間從幾周縮短到幾天網(wǎng)站開(kāi)發(fā)，通過(guò)克服專有環(huán)境的限制，幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和開(kāi)發(fā)人員更快、更低成本地訓(xùn)練模型。AI軟件可以通過(guò)自動(dòng)軟件優(yōu)化來(lái)提高計(jì)算機(jī)性能。軟件 AI 加速的影響可能很大，在許多情況下可以達(dá)到 10 到 100 倍。計(jì)算機(jī)性能通常是 IT 團(tuán)隊(duì)工作的主要要求，因?yàn)?AI 工作負(fù)載的資源和計(jì)算密集型性質(zhì)可能導(dǎo)致成本或計(jì)算時(shí)間限制。硬件 AI 加速需要補(bǔ)充軟件 AI 加速，因?yàn)樗梢詫?shí)現(xiàn)性能優(yōu)化。

如果沒(méi)有高級(jí)軟件優(yōu)化，OR 利用率可能會(huì)非常低，尤其是在發(fā)布新硬件時(shí)。這意味著超過(guò)一半的硬件執(zhí)行能力處于空閑狀態(tài)。軟件 AI 加速可以通過(guò)減少訓(xùn)練長(zhǎng)度、推理時(shí)間、能耗、內(nèi)存使用和成本來(lái)幫助提高 AI 硬件的性能，同時(shí)保持高水平的性能和準(zhǔn)確性。這是簡(jiǎn)化智能應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)和部署的關(guān)鍵。AI無(wú)處不在考慮到AI工作負(fù)載的多樣性網(wǎng)站優(yōu)化，為用戶提供更多選擇的異構(gòu)架構(gòu)策略最適合硬件，這與這些模型的性能直接相關(guān)。CpU、GpU、自定義 AI 加速器，甚至具有內(nèi)置 AI 加速功能的 FpGA 都可以發(fā)揮作用。此外，AI 軟件可以提供一致的用戶界面，允許用戶和開(kāi)發(fā)人員根據(jù)工作負(fù)載從一個(gè)硬件加速器轉(zhuǎn)移到另一個(gè)硬件加速器。人工智能在所有行業(yè)中都在增長(zhǎng)。預(yù)計(jì)到 2022 年，僅全球 AI 軟件收入就將達(dá)到 625 億美元，比 2021 年增長(zhǎng) 21.3%。

人工智能軟件是通向無(wú)處不在的人工智能、提高人類生產(chǎn)力和計(jì)算機(jī)性能的橋梁。為了體驗(yàn)無(wú)處不在的 AI，開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家需要簡(jiǎn)化與 AI 系統(tǒng)相關(guān)的流程，通過(guò)具有自動(dòng)化功能的軟件確保生產(chǎn)力，并找到可以在開(kāi)放的生態(tài)系統(tǒng)和安全的跨架構(gòu)環(huán)境解決方案中優(yōu)化 AI 工作負(fù)載性能的工具。只有這樣，企業(yè)才能將人工智能應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域。

當(dāng)前標(biāo)題：網(wǎng)站優(yōu)化人工智能的人工智能(AI):加速“數(shù)據(jù)到洞察”seo優(yōu)化網(wǎng)站怎么優(yōu)化
標(biāo)題URL：http://m.newbst.com/news44/291494.html

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