本文摘要:无论是BAT、华为等国内巨头大举投资AI,还是美国五角大楼开始向AI项目引入新资源,AI在全球形势下都有很强的吸金能力。

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无论是BAT、华为等国内巨头大举投资AI,还是美国五角大楼开始向AI项目引入新资源,AI在全球形势下都有很强的吸金能力。最近的高德纳企业人工智能案例研究报告也宣布了它的预测:到2022年,多达60%的中国大型企业将开发自己的人工智能解决方案。这意味着很多企业必须开展自己的工作,比如提供服务器、数据处理、模型推荐、模型培训等。但这本质上并不刺激。

如果没有专业实力和软硬件基础,想要部署自己的机器学习和机器人过程自动化能力,企业在使用这些技术和构建效益时不会面临一些障碍,包括人才匮乏、目标和投资回报难以确定、担心如何影响工作等。目前,第四范式可能正在逐步实现企业的这一“门槛”,并开始了一些新的尝试。2018年9月10日,第四范式与Inspur商用机器公司联手,在北京率先发布AI软硬件一体机产品“先知AIO”。

双方于9月宣布正式成立AI一体机领先实验室,为行业用户打造AI业务,获得支持和研发能力。图:先知AIO据产品线负责人介绍,部署“先知AIO”的实际应用效果指出,最显著的效果是在完全相同成本的前提下,计算性能提升10倍以上,交付周期从半年延长到每周一级。从数据性能来看,这款机器显然相当适合想要部署AI能力的企业。但是这是什么机器呢?据了解,双方之所以将一体机命名为“AIO”,是因为“AI合一”的AI行业只适用于闭环。

本质上,这个产品设计是基于第四范式先知企业AI核心系统和Inspur OpenPOWER硬件架构的集成。如图:预言家AIO产品架构2016年,第四范式宣布AI R&D平台“预言家”,为预言家设置参数自动化算法,并设置比Spark慢百倍的机器学习基础设施,减少人工参与。

在特征工程和模型训练过程中,还可以获得自动或半自动的特征工程和模型自由选择推荐工具,构建高维机器学习、AutoML、AutoCV等算法技术,减少数据科学家数量,与预言家平台融合的OpenPOWER是一个不同于x86的硬件架构系统。最近POWER9处理器是AI应用设计的全新架构。

结合GPU、FPGA、DSP和ASIC的优化加速能力和内存一致性,在机器学习等领域表现出更好的计算能力。如图:先知aiO产品路线图第四范式创始人兼CEO戴文渊在现场告诉他(微信官方账号):“先知AIO打造了AI商业落地五大要素的原覆盖区域,突出了企业开箱即用的AI能力。

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未来的企业终端AI就像手机一样简单,只需要几个简单的步骤就可以挂机、联网、开机。”先知AIO的应用场景在哪里?从本质上来说,AI在各个行业的应用基本遵循两条线路:感官和理解层面,视觉识别、语音识别、机器翻译、自动解释、情感分析、科学知识图谱等技术应用于视频监控、智能音箱、智能客服。

动态翻译等场景,这些领域目前比较成熟;在算法层面,还包括使用有监督的自学、无监督的自学、增强的自学等算法解决实际应用中的问题,这就需要大规模的数据挖掘,对技术的低拒绝,以及各行业的定制,使得AI整体落地困难。总的来说,先知AIO可能是业内销售的第一款解决超大规模数据挖掘和机器学习计算问题的AI一体机产品,在消除算法层面的失望方面有自己的优势。目前,先知AIO将“第一次被用于”许多数据挖掘和决策
无论是POWER9处理器的片上交换速度,优化内存和RAM的IO技术,还是应用于R&D整个生命周期、运营、管理等的“第四范式先知”的能力覆盖区域AI。

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两党的融合只是为了弥补各自的不足。指出对于2018年5月正式成立的较老的Inspur商用机,迫切需要软件实力较强的厂商背书验证硬件稳定且客户对系统,探索AI性能的有限场景;对于第四范式,计算资源层的最后一个构件急需补充,大数据存储、模块管理、计算任务智能调度、智能运维等诸多核心组件急需升级。此外,第四范式开发的大规模分布式高维机器学习框架(GDBT)和深度自学习框架必须进一步优化。AI企业和服务器厂商将率先“开行业新局面”。

对于服务器厂商来说,过去往往会出现被客户市场需求“推回”的情况,很多服务器功能迫切需要在环境上适应大规模的数据处理市场。需求,又重新加入了很多AI市场需求;另一方面,AI企业多年来专门从事软件优化和算法优化,但仍然缺乏硬件调试能力。所以在双方的需求分析中,行业在未来不会经常出现一定程度的“领先趋势”。“第四范式服务的这些金融机构已经占到中国金融资产总额的60%以上。

可以看到我们的覆盖范围已经很好了,但是马上就不会有痛点了:当服务安装到客户身上的时候,就不会有痛点了,包括成本,空间等等。我们的许多客户很富有,但他们没有空间去敲它的机器。10机合一价值很大。另外,进一步降低部署、调试、升级的门槛是我们现在面临的问题。

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从2018年上半年开始,我们就开始从产品上研究如何解决问题,不会发现硬件是一个不能绕过的环节。”戴文渊的言论不仅说明了双方牵手的原因,也谈及了目前ai行业面临的一些深层次问题。如图:第四范式创始人兼首席执行官戴文渊,随着物联网和大数据技术的发展,数据呈现出指数级的快速增长。AI厂商必须认清这些千变万化的可观数据,数据资源和数据智能的竞争不会随之而来。

服务器厂商已经牢牢触碰到AI“最后一公里”的物理环境和物理条件,整合势在必行。第四范式的主要创始人和总设计师胡士伟也从技术角度阐述了这个话题。他其实是随着AI业务的发展,企业的IT逐渐从成本中心变成了利润中心。

“当我们做一件事时,我们从如何节省10元钱变成了8元钱,我们需要找到一种方法将10元钱投入这项业务以获得更好的利润。在此过程中,对于资源规划和订购过程,针对部署交付和系统货物明确提出了新的拒绝要求。”也许AI商业化才刚刚开始,谈“收获”还为时过早。

在AI企业和服务器厂商的引领下,行业出现了新的趋势,在新的趋势下,AI的落地将以另一种方式呈现。允许禁止发表的原创文章。

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