摘要: AI 變革帶來哪些 IT 的新要求? 深度學習的突破和硬件的日新月異,使得人工智能「第n春」煥發蓬勃生機。這是歷史上第一次,機器能夠在如人臉識別等‘人類’工做上作得比咱們人類更好。 人工神經網絡有許多‘隱藏’或計算層,實現深度學習要對特定人工神經網絡架構進行一系列的特定配置,能夠提供數據讓系統自我訓練(training)或推斷(inference),最終從輸出神經元層讀取數值結果。緩存
深度學習的突破和硬件的日新月異,使得人工智能「第n春」煥發蓬勃生機。這是歷史上第一次,機器能夠在如人臉識別等‘人類’工做上作得比咱們人類更好。網絡
人工神經網絡有許多‘隱藏’或計算層,實現深度學習要對特定人工神經網絡架構進行一系列的特定配置,能夠提供數據讓系統自我訓練(training)或推斷(inference),最終從輸出神經元層讀取數值結果。架構
AI變革的除了軟件層面複雜度增長以外,其計算模式還帶來了新的硬件需求。好比:
1 加入更加符合的SIMD(Single Instruction Multiple Data)計算模型,可使得處理器、矢量處理器、加速器、FPGA和定製芯片等高效運轉。
2 是否須要引入專用芯片如ASICS FPGA?CPU GPU如何搭配使用?
3 訓練集必須足夠大,以充分利用設備全部的並行計算能力,不然形成性能浪費。
4 在訓練期間,硬件處理全部並行計算的能力更多地取決於高速緩存和內存子系統的性能。那麼,各類內存須要準備多大呢?
……性能
AI一體機,經過本地化AI部署的形態,將阿里雲技術產品化輸出,包含視頻、語音和天然語言處理(NLP -Natural Language Processing)產品家族,藉助AI技術加速用戶的業務效率。學習
其技術優點在於:阿里雲
AI一體機解決方案已經進入商業化階段, 據悉目前已經應用於傳媒行業的圖片視頻內容審覈等場景。人工智能
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