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在服務器上運行AI的瓶頸局限

  • 作者：新網
  • 來源：新網
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  • 2018-05-04 18:47:01

當前的企業組織機構正在積極努力的應對眾多的變數，以確定他們對使用由深度學習時帶來的能夠提供新的洞察見解的人工智能(AI)應用程序到底應該采取怎樣的立場。而這一領域在當下可以說是充滿了無限的商機，不采取積極的行動可能會演變成商業災難，因為企業的競爭對手們正在收集并分析處理海量以前無法獲得的數據信息，來擴大其客戶群。大多數企業組織都已然意識到了這一嚴峻的挑戰，故而他們的業務部門、IT員工、數據科學家和開發人員們都在共同努力，以確定企業的人工智能戰略。

 當前的企業組織機構正在積極努力的應對眾多的變數，以確定他們對使用由深度學習時帶來的能夠提供新的洞察見解的人工智能(AI)應用程序到底應該采取怎樣的立場。而這一領域在當下可以說是充滿了無限的商機，不采取積極的行動可能會演變成商業災難，因為企業的競爭對手們正在收集并分析處理海量以前無法獲得的數據信息，來擴大其客戶群。大多數企業組織都已然意識到了這一嚴峻的挑戰，故而他們的業務部門、IT員工、數據科學家和開發人員們都在共同努力，以確定企業的人工智能戰略。

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在某種程度上，采用AI戰略的企業將逐步體驗到在利用AI應用程序方面更為先進的領軍企業們過往的經歷：他們的服務器性能將遭遇到瓶頸局限問題。人工智能應用程序，特別是深度學習系統可以對當下呈指數級不斷增長的海量數據信息進行分析，但這些系統要求非常高，并且需要具備強大的并行處理能力，故而越來越多的標準化CPU已然無法充分執行這些AI任務了。早期階段和高級階段的AI用戶在某些時候將不得不徹底改造其服務器基礎設施以實現所需的相關性能。
 
因此，IDC建議正在開發AI功能或擴展現有AI功能的企業組織機構應以嚴格控制的方式解決這一服務器性能瓶頸問題。務必要在充分掌握相關細節的前提下實施下一步的基礎設施遷移。此外，我們建議他們務必要與其服務器供應商密切合作，這些服務器供應商可以為企業客戶從早期階段盡快過渡到穩步的高級生產階段，進而充分利用AI功能提供相應的指導。
 
IDC發現，大多數處于概念驗證(POC)測試或生產模式的人工智能和深度學習應用程序的企業在某種程度上已經達到了 “服務器基礎設施瓶頸限制”的水平——有時在這些企業遷移到不同的服務器基礎設施后，會不止一次的出現基礎設施瓶頸局限性的問題。
 

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