现如今,人工智能落地加速,数据海量增长,模型也愈加复杂和庞大,传统计算机的算力瓶颈已经成为了制约人工智能发展的一个重要因素。没有算力支撑,基于AI的业务连续性和创新性难以为继,还何谈智能升级和生态创新。
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算力制约AI发展
利用海量数据训练大规模机器学习模型有助于我们充分学习数据中蕴含的知识,实现更好的训练效果。然而,随着训练规模的扩大,由于单台机器的能力已远远无法满足日益增长的AI训练需求,科技巨头们纷纷部署了自己的超级计算机集群,希望通过将训练过程扩展到上千台机器,使用分布式计算提高模型的训练效率。
但即便是超级计算机,也面临着硬件堆砌到达一定数量后算力无法进一步提升的瓶颈,浪费了大量计算资源的同时,也制约了AI的发展。
数字化时代,HPC与AI融合加深,HPC通过模拟、建模和分析,满足各行业部署AI过程中对算力的需求。但随着AI等技术带来数据量大规模增长、数据结构多元化、数据分析任务复杂化,HPC逐渐走向HPDA(高性能数据分析)的新方向,AI时代的超算体系正在从计算密集型转向到数据密集型。
算力作为数据中心提供的最核心的能力,也是数字化时代下的核心生产力,哪里需要数据处理,哪里就有算力。随着以人工智能、物联网、AR/VR等技术为核心的智能化应用场景逐渐普及,越来越多行业对高性能算力的需求也在不断上升,HPC作为算力王者在数据中心领域的应用也越来越多。
亿万克作为民族高科技创新领导企业致力于将算力转化为业务创新力,让AI发挥其强大优势,让数据DNA根植于每一家企业。亿万克正以广泛而全面的产品和解决方案组合,帮助数据科学家、开发人员、运维人员简化AI部署的复杂性,消除算力瓶颈,加速AI场景化和普及化。
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