AI 變革帶來哪些 IT 的新要求？
深度學習的突破和硬件的突飛猛進，使得人工智能“第n春”煥發(fā)蓬勃生機。這是歷史上第一次，機器可以在如人臉識別等‘人類’工作上做得比我們?nèi)祟惛谩?/p>

人工神經(jīng)網(wǎng)絡有許多‘隱藏’或計算層，實現(xiàn)深度學習要對特定人工神經(jīng)網(wǎng)絡架構進行一系列的特定配置，可以提供數(shù)據(jù)讓系統(tǒng)自我訓練（training）或推斷（inference），最終從輸出神經(jīng)元層讀取數(shù)值結(jié)果。

AI變革的除了軟件層面復雜度增加之外，其計算模式還帶來了新的硬件需求。比如：

加入更加符合的SIMD（Single Instruction Multiple
Data）計算模型，可以使得處理器、矢量處理器、加速器、FPGA和定制芯片等高效運轉(zhuǎn)。

是否需要引入專用芯片如ASICS FPGA？CPU GPU如何搭配使用？

訓練集必須足夠大，以充分利用設備所有的并行計算能力，否則造成性能浪費。

在訓練期間，硬件處理所有并行計算的能力更多地取決于高速緩存和內(nèi)存子系統(tǒng)的性能。那么，各種內(nèi)存需要準備多大呢？

……

‘軟硬兼施’，可以考慮下 AI 一體機？
AI一體機，通過本地化AI部署的形態(tài)，將阿
里云技術產(chǎn)品化輸出，包含視頻、語音和自然語言處理（NLP -Natural Language Processing）產(chǎn)品家族，借助AI技術加速用戶的業(yè)務效率。

其技術優(yōu)勢在于：

• 精度高：核心引擎采用最新的深度學習和億級數(shù)據(jù)實戰(zhàn)訓練而成
• 樣本全：已積累1300+敏感人物樣本庫，并持續(xù)運營
• 適應性強：采用人臉跟蹤技術，對視頻的分辨率、姿態(tài)、質(zhì)量魯棒好
• 效率高：最小配置集群可同時處理40路視頻，1小時視頻10分鐘內(nèi)處理完成
• 準確率高：召回率大于99%

AI一體機解決方案已經(jīng)進入商業(yè)化階段， 據(jù)悉目前已經(jīng)應用于傳媒行業(yè)的圖片視頻內(nèi)容審核等場景。

本文作者：木環(huán)

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的AI 一体机，满足新时代的新需求的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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