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打破在服务器基础设施上运行AI的瓶颈局限之一

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 现如今的企业组织机构正在大规模的采用AI人工智能应用程序来解析不断呈指数级增长的庞大数据量,这不仅要求极高,并且需要具备强大的并行处理功能,因此原来的标准化CPU已然无法充分执行许多AI解析任务了。有鉴于此,当企业数据中心在接近或达到服务器性能的瓶颈局限时,究竟应该相应的采取哪些有效的应对措施呢? 在本文中,我们将帮助您企业数据中心准备并应对由AI应用程序为企业本地部署环境和云基础架构所带来的限制。同时,我们还采访了数据中心业界的同行们,邀请他们提供了相关的指导性建议,其中包括着重强调了企业数据中心与服务器供应商密切合作的重要性,这些服务器供应商可以为您的企业从早期阶段尽快过渡到稳步的高级生产阶段,进而充分利用AI功能提供相应的指导。 当前的企业组织机构正在积极努力的应对众多的变数,以确定他们对使用由深度学习时带来的能够提供新的洞察见解的人工智能(AI)应用程序到底应该采取怎样的立场。而这一领域在当下可以说是充满了***的商机,不采取积极的行动可能会演变成商业灾难,因为企业的竞争对手们正在收集并分析处理海量以前无法...

打破在服务器基础设施上运行AI的瓶颈局限(三)

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 在本文中,我们将帮助您企业数据中心准备并应对由AI应用程序为企业本地部署环境和云基础架构所带来的限制。同时,我们还采访了数据中心业界的同行们,邀请他们提供了相关的指导性建议,其中包括着重强调了企业数据中心与服务器供应商密切合作的重要性,这些服务器供应商可以为您的企业从早期阶段尽快过渡到稳步的高级生产阶段,进而充分利用AI功能提供相应的指导。 展望未来 IDC预计,人工智能应用不仅可以作为独特的解决方案获得快速的普及,还可以开始用于处理所有其他工作负载。从长远来看,每项工作负载都会有一个AI组件,可以不可分割地集成到应用程序中。这意味着越来越多的应用程序需要使用深度学习技术进行培训和再培训。因此,我们预计数据和算法的显著增加将需要相应的基础设施功能以确保及时(通常是实时或接近实时)有效的运行。 与此相关的是,我们正在接近同质数据中心的末端,因为除经典的x86服务器之外,各种类型的处理器正在弥合AI应用程序所显示的性能差距。这些其他处理器可以是不同的CPU或加速器或两者的组合。 挑战/机遇 1、挑战 企业陷入混乱:部分...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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