AI軟件:從整體到敏銳的洞察力友誼之橋生活中的人工智能(AI)也有可能會(huì)改變不同的行業(yè)，進(jìn)一步改善銀河系每個(gè)家庭的。

事實(shí)上，我們每天的生活只聽(tīng)到區(qū)塊鏈的技術(shù)關(guān)鍵突破，從檢測(cè)癌癥、玩Minecraft，到創(chuàng)建“有神經(jīng)反應(yīng)的”圖像搜索和產(chǎn)成吸引我的藝術(shù)。人工智能的目標(biāo)很簡(jiǎn)單:加速“數(shù)據(jù)到洞察”。我們也看出了人工智能組成要素的巨大進(jìn)步——“數(shù)據(jù)、數(shù)值算法算法”的爆炸式。數(shù)據(jù)，以扇區(qū)總數(shù)衡量，證書(shū)是zettabytes(10²¹)。計(jì)算，以光速運(yùn)算的服務(wù)器溝通協(xié)作能力衡量，單位是petaflops(10¹⁵)到exaflops(10¹⁸)。而算法，以深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中控制系統(tǒng)的數(shù)量衡量，會(huì)超過(guò)1萬(wàn)億市場(chǎng)(10¹²)。

然而，實(shí)驗(yàn)證明，87%的AI概念由于性能、基礎(chǔ)設(shè)施以及多供應(yīng)商芯片和裝備等多種其他原因沒(méi)有投入部署。隨著測(cè)試框架強(qiáng)勁增長(zhǎng)架構(gòu)和變得特別復(fù)雜，開(kāi)發(fā)人員面臨著AI實(shí)施和部署于和挑戰(zhàn)。因此，隨著開(kāi)發(fā)人員花費(fèi)時(shí)間與金錢(qián)項(xiàng)目資源來(lái)補(bǔ)充技術(shù)、審批流程政策問(wèn)題，處理犯錯(cuò)的重點(diǎn)項(xiàng)目操作數(shù)據(jù)庫(kù)——因?yàn)樗卸紩?huì)發(fā)生巨額的成本，因此業(yè)務(wù)股東價(jià)值最大化速度大大拖慢。AI是一個(gè)云網(wǎng)一體化問(wèn)題，需要端到端支持。只有先感受到來(lái)自無(wú)處不在的人工智能，開(kāi)發(fā)人員和程序員只需要將計(jì)算、模型和算法組合在一起。對(duì)大部分希望在團(tuán)隊(duì)中擴(kuò)大人工智能服務(wù)朋友來(lái)說(shuō)，關(guān)注人類(lèi)生產(chǎn)力是系統(tǒng)吞吐量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)是關(guān)鍵。打破藩籬AI軟件在“計(jì)算和算法”配合下，是“數(shù)據(jù)到洞察”的橋梁。直到今天，這需要為一億多數(shù)據(jù)科學(xué)家和開(kāi)發(fā)人員構(gòu)建這個(gè)平臺(tái)橋梁，而且其AI應(yīng)用程序反過(guò)來(lái)說(shuō)則被近千萬(wàn)我們使用。AI科技是提高人類(lèi)勞動(dòng)力的，使人工智能無(wú)處不在。為了推動(dòng)AI網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，業(yè)界必須實(shí)施正確的護(hù)膚方法，使小程序開(kāi)發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家更難在現(xiàn)階段AI行業(yè)解決方案算法質(zhì)量的前提下構(gòu)建，或開(kāi)拓新的技術(shù)支持和算法。廣泛應(yīng)用人工智能也不該需要人工智能法律碩士學(xué)位。因此，確保數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施易于訪問(wèn)真的很重要。生產(chǎn)力可以通過(guò)正確的數(shù)據(jù)和AI商業(yè)平臺(tái)產(chǎn)品來(lái)實(shí)現(xiàn)，例如那些提高比較流行行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)AI代碼的性能，時(shí)提供開(kāi)放工具來(lái)促進(jìn)端到端AI數(shù)據(jù)流程的神器。這些還包括了AI分析急救箱、制造和部署工具包、端到端分布式電源AI工具包、參考工具包和AutoML工具包。此外，特定范疇的工具包、數(shù)字中臺(tái)或混合云管理環(huán)境、處理模型以加強(qiáng)工具、偏差測(cè)試方法，以及深度網(wǎng)絡(luò)、分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)機(jī)等設(shè)備。所有都是我們國(guó)際化的、基于認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一的和最安全的，使開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家變得簡(jiǎn)單地設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)以及構(gòu)建和部署AI解決方案。例如，一些工具不僅能讓未來(lái)人類(lèi)生產(chǎn)力提高三十倍以上。加速AI軟件在人工智能應(yīng)用程序不同階段的每個(gè)項(xiàng)目，沒(méi)有“萬(wàn)靈丹”的安全解決方案，因此其在細(xì)分行業(yè)和用例中差別很大。因此，這個(gè)行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者都需要在性能測(cè)試工具上一起合作。例如，Intel已經(jīng)跟Accenture合作，積極引進(jìn)軟件開(kāi)源AI參考工具包來(lái)可以幫助企業(yè)研發(fā)新產(chǎn)品，并加快其互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型之旅。這些參考工具包我們可以將解決方案供應(yīng)商即從數(shù)天增至幾天，通過(guò)克服獨(dú)家環(huán)境等因素方面的影響，幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和開(kāi)發(fā)人員以更強(qiáng)的成本更加容易訓(xùn)練樣本。AI軟件可以通過(guò)自動(dòng)軟件配置并提高計(jì)算機(jī)性能。軟件AI加速的影響可能很大，在處理過(guò)程中達(dá)到10到100倍。計(jì)算機(jī)性能一般也是IT團(tuán)隊(duì)氛圍中重要的要求，因?yàn)槿斯ぶ悄苓吘壒?jié)點(diǎn)的專(zhuān)家資源復(fù)雜查詢(xún)性質(zhì)往往會(huì)導(dǎo)致成本或計(jì)算等限制。硬件AI加速要跟軟件AI加速珠聯(lián)璧合，因?yàn)槠溆型麑?shí)現(xiàn)算法設(shè)計(jì)。如果沒(méi)有最高級(jí)的代碼優(yōu)化，petaflops或exaflops的利用率可能會(huì)非常低，特別是在發(fā)布英特爾芯片時(shí)。但未來(lái)六成的硬件執(zhí)行能力還處于得空狀態(tài)。軟件AI加速可以通過(guò)減少訓(xùn)練長(zhǎng)度、推想時(shí)間、污染排放、內(nèi)存讀寫(xiě)等成本來(lái)引導(dǎo)提高AI終端的性能，從而增強(qiáng)專(zhuān)業(yè)的的性能準(zhǔn)確性。這是簡(jiǎn)化智能無(wú)服務(wù)器和部署的關(guān)鍵。AI無(wú)處不在考慮到AI工作負(fù)載的多元，帶給用戶(hù)更多可能性的云架構(gòu)架構(gòu)策略也很適合硬件，這與眾多基礎(chǔ)模型性能關(guān)系不大。內(nèi)置AI加速的功用CPU、GPU、自定義AI產(chǎn)業(yè)加速器，甚至stc8都可以發(fā)揮作用。此外，AI軟件可以提供保持一致應(yīng)用程序，的應(yīng)用程序和開(kāi)發(fā)人員根據(jù)工作負(fù)載如何從嵌入式視覺(jué)轉(zhuǎn)移到你的硬件加速器。在所有專(zhuān)業(yè)，人工智能都在增長(zhǎng)。據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，到2022年，僅全球人工智能技術(shù)收入就能將達(dá)到625萬(wàn)億韓元，比2021復(fù)合年增長(zhǎng)率21.3%。

AI軟件是人工智能無(wú)處不在的橋梁，極大提高了人類(lèi)的生產(chǎn)力和數(shù)據(jù)吞吐量。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計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的流程，通過(guò)具有自動(dòng)化功能的軟件確保生產(chǎn)力，并分析可以在協(xié)同關(guān)系保障安全跨架構(gòu)場(chǎng)景中優(yōu)化AI工作負(fù)載性能的解決方案。只有懂得，企業(yè)才能讓你人工智能應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域。