大只500平台: 高性能计算和人工智能的协同

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高性能计算和人工智能的协同
 
在最近的过去,由于全球业务流程的数字化,大只代理超个性化的制造业和工业4.0对包容性增长具有有趣的意义。成功的大只500代理将是那些能够加深客户亲密关系并能够立即响应客户需求的人。数据的数量和速度都急剧增加。据一家领先的研究公司预测,到2025年,全球的数据量将从2018年的33 ZB增加到175 ZB。数据现在是新的业务货币。随着组织开始采用数据驱动的分析/从模拟和建模中获得的见解,高性能计算(HPC)是任何数据驱动的组织通过其数字转换计划获得竞争优势的关键需求。
 
HPC与AI的关系
 
HPC支持建模和仿真,以加速不同领域的业务增长和数字化,包括生命科学、金融服务、能源和地质科学、制造、媒体和娱乐以及零售。人工智能(AI)被认为是认知计算的基础——模拟人类认知功能的计算机模型,在海量数据流中识别趋势、模式和关联,实时做出决策,并预测未来的结果。
 
要在人工智能领域取得成功,大只500注册设备由智能功能手机操作系统KaiOS提供支持,大只注册将是第一个使用该操作系统在冈比亚和塞拉利昂启动的设备。它还将在乌干达和刚果民主共和国提供。重要的是利用足够的计算能力来推动实时数据分析。因此,人工智能工作负载,如机器学习(ML)和深度学习(DL)基于HPC的基础设施交付所需的速度和性能精密医学的发现,天气预测和气候建模、欺诈检测在金融服务和到达更好的购买决定。越来越多的公司正在使用ai支持的高性能pc解决方案,使高性能数据分析能够用于培训ML和DL模型,从而从数字数据的输入中获得见解。HPE、戴尔、IBM和联想是HPC市场的几家主要厂商。
 
今天,当谈到数字化时,高性能计算和人工智能程序不再被认为是单独的领域。这些互补的技术正在迅速融合,以便组织能够从正在捕获和存储的数据中获得更大的价值。HPC和AI之间的这种协同作用是基于共同的元素,即数据。虽然大量的数据和见解是由HPC模拟生成的,今天大只500注册学习已成为当务之急。无论是技术,商业,医疗保健还是运动,瞬息万变的环境都需要取消过去的方法,然后再学习先进的方法。为了帮助您解决这一不可避免的重新技能过程,大只500代理建议使用一种简单的三步方法-对我们所谓的模式1-2-3策略进行扩展。但与此同时,人工智能需要大量的数据来训练模型。因此,如果我们使用人工智能程序来识别能够显著影响仿真的参数,然后根据这些参数进行仿真的后续迭代,可以提高HPC仿真的有效性。
 
在基础设施层面,人工智能和高性能计算的融合似乎是不可避免的,因为这两种工作负载都需要高计算能力、高速互连网络和巨大的存储空间。
 
高性能计算和人工智能的合并也反映在高性能计算的增长预测中。根据一家著名研究公司的预测,全球基于HPC服务器的人工智能市场预计将以29.5%的年复合增长率扩张,到2021年将达到12.6亿美元以上,比2016年的3.46亿美元增长三倍多。
 
人工智能和高性能计算的交叉正在发生,因为以下趋势:
 
随着数据以指数速度增长,DL技术遇到了性能瓶颈。
 
被认为是高性能计算的核心应用领域的科学计算和仿真模型正在利用人工智能算法来理解数据,并将其转换为更人性化的格式。
 
HPC带来了高带宽互连、低延迟计算,并可用于提高AI工作负载的性能。
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