如何为成功的企业AI构建基础架构
新时代，高科技越来越发达。朋友们读了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友应该注意什么？今天，我想和大家分享一条关于科技的知识。我希望你会喜欢它。
近年来，由于人工智能(AI)具有自动执行重复流程、提供新的战略洞察和加速发展的能力，成为机器人、金融服务、自动驾驶汽车等高度竞争市场中企业的游戏规则改变者。创新。麦肯锡的研究表明，63%的企业由于将AI集成到业务流程中而增加了收入。而且，随着社会不断向数字化转型，采用AI对于跨行业、跨地区的企业只会越来越重要。
然而，即使人工智能采用率提高，大规模构建支持人工智能所需的基础设施也越来越具有挑战性。事实上，40%的企业认为IT基础设施的缺乏是AI的主要障碍，而45%的企业认为目前的基础设施无法满足AI工作量的未来需求。
机器学习等传统AI方法不一定需要大量数据。然而，随着深度学习和IoT/5G的出现，工厂、智慧城市、无人驾驶汽车和边缘设备产生的数据量在不断增加。设计可以将这些数据用于人工智能的基础设施非常复杂。但是从一开始就把它做好是很重要的，因为重新设计或移动AI部署将涉及大量成本(时间、金钱和资源)。
我们来看看企业实现大规模AI的理想基础设施。
人工智能工作负载的理想基础架构
为了利用不断增长的人工智能数据，企业需要两个基本功能：访问数据的能力，以及近乎实时地快速计算和处理大量数据的能力。
在访问数据方面，企业需要高度的连通性，将数据从边缘引入数据中心进行分析和建模，并将模型和数据发回边缘进行优化推理。这需要靠近节点，以便从现场设备、办公室和制造设施中检索数据。一些人工智能工作负载和用例将针对云进行优化，直接云访问需要以安全高效的方式进行管理。地理可扩展性也很重要，这使企业能够支持不同位置的人工智能工作负载，并减少延迟以实现更快的交付。
一旦数据进入数据中心，企业就需要高密度的支持来计算训练模型。如今，大多数企业数据中心无法管理足够高的密度来支持计算，随着密度和数据创建的增加，密度将继续加快，这仍将是一个挑战。或许同样重要的是，基础设施需要高度可扩展。可扩展性是AI规划成功的关键因素，因为大规模运行硬件(GPU)的能力可以带来大规模计算的效果，可以提供有价值的见解。
人工智能基础设施部署选项
基于对连接性、功率密度和可扩展性的这些要求，有一些部署选项，包括本地解决方案、公共云或托管。
本文就为大家讲解到这里了。