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我希望借助这个机会，把自己这一段时间来思考的有关AI基础设施还有AGI再到大模型等内容，从相对抽象的概念到与大家关系密切的、具体到各个层面的部分内容串联起来。 这两种模式导致两种硬件之上的基础设施和软件会具有完全不同的形态还有生态上下游的表现形式。 我们作为一个软件的基础设施，也同样扮演了一个类似网络中路由器的角色，站在各色各样的硬件厂商还有各种各样的大模型和AI应用中间来解决，通过把共性的能力和需求做匹配的方式来更好提高两者之间的效率。 但是否我们可以通过基础设施的快速跟进，然后模型和应用端的持续投入，让这个泡沫被刺破时造成的负面影响降到最低。这个就是AI基础设施在其中最根本的价值，它价值的核心就是算力。 这就意味着我们在AI基础设施方面的短板有可能在一段时间之内进一步被放大。我们只有发挥自己的优势，才能在关键领域集中资源快速由点到面突破整体AI经济和基础设施的落后局面。 编辑：文婧 校对：林亦霖
网络基础设施通常包括硬件和软件，并且可以在用户，服务，应用程序和进程之间进行计算和通信。 二、网络基础设施和IT基础设施有何不同？ 网络基础设施和IT基础设施相似。 通常，IT基础设施被视为更大，更广泛的术语。IT基础设施（或信息技术基础设施）定义了基于IT服务的信息技术元素的集合。 在更大的IT基础设施定义中，网络基础设施可能被视为较小的类别。完善的网络基础设施支持广泛的IT基础设施的成功。公司需要坚实的IT基础设施和网络基础设施，才能拥有连贯的解决方案并获得持续的成功。 三、为什么网络基础设施是IT基础设施的最重要组成部分？ 拥有可靠的IT基础设施和合格的人员很重要，但如果没有构建良好的网络基础设施，这两项都是不够的。 四、网络基础设施面临的主要挑战是什么？ 在最佳运行的网络基础设施方面存在许多挑战。前三大网络基础设施挑战是： 1.集中流量。 2.处理重复数据。
在人工智能峰会上，依图科技联合创始人、CEO朱珑博士提出一个重要观点：智能要往前跃迁，最重要的就是提升基础设施，而基础设施提升的关键在于提升一个区域或城市的智能密度。 这几个最重要的基础设施的变革，推动了文明的变迁。 人工智能水平5年提升100万倍 现在人类处于什么时代？这个时代的基础设施又是什么？ AI所及仍是低阶智能，向高阶跃迁最重要的是提升基础设施 如果用通俗易懂的方式，来讲述人工智能当前的发展水平，可以如此比喻： 人一眼就能看清的，机器也能看懂。例如，机器可以看清一个地方是否有人、有座位。 朱珑：点亮AI是一场基础设施革命，智能文明会加速到来 今年5月，依图科技发布了首款云端定制视觉推理AI芯片。 依图科技在上海举行产品发布会，自研云端AI芯片questcore™正式亮相 实现这样水平的背后，是能耗的大幅减低，并带来空间的大幅降低。
第一份是其写给英国基础设施建设委员会主席的公开信，作为序言引出数据基础设施的重要性和迫切性。 ◆ ◆ ◆ 序言 一封给基础设施建设委员会主席的公开信 亲爱的Lord Adonis：我们强烈建议基础设施建设委员会将数据视为现代社会及其经济运作的根本基础设施。 ◆ ◆ ◆ 数据是基础设施 数据是一种基础设施。它是透明度、问责制、公共服务、业务创新和公民社会的基础。 因此，是时候去强化我们的数据基础设施了。 ◆ ◆ ◆ 数据基础设施将成为21世纪的竞争优势 强化数据基础设施要去整个经济社会中的个体和组织进行技术和文化的转型。 ◆ ◆ ◆ 3.我们如何定义“数据基础设施” 交通、能源和医疗健康方面的实体基础设施，能够让我们吃得饱、穿得暖、生活得更加美好，而数据基础设施则能让我们更加明智。
在性能测试的过程中，需要关注到各个不同维度的资源变化趋势的过程，比如操作系统中CPU与内存以及平均负载资源变化的趋势，当然还有很多的指标。主要需要...
Hypergiant Sensory Sciences公司由德克萨斯州的企业家Dave Copps创立，旨在使用AI帮助公司了解他们的物理环境。 此外，如果一家公司拥有100口油井，AI驱动的系统可以自动地跟踪所有油井。 有些在进行物体识别，有些在进行AI建模。 Copps表示，“我们正在努力将所有这些结合在一起，并在深度学习方面进行创新。我们正在应用AI来理解对象如何相互作用，并提取意义。”
机器之心报道 机器之心编辑部 在 2021 世界人工智能大会（WAIC）AI 开发者论坛上，中国惠普有限公司副总裁暨大中华区个人信息产品事业部总经理周信宏发表主题演讲《AI 基础设施：边缘计算演进及趋势 这是至关重要的一点，实时数据的爆发式增长要求算力基础设施提供更强的计算性能。 （2）灵活敏捷。 在日趋普及化、多样化的应用场景要求算力基础设施更加灵活，便捷，满足不同的场景需求，促进边缘计算的广泛落地。 （3）稳定可靠。 复杂多变的部署环境对计算性能的要求越来越严苛，要求算力基础设施提供更高的可运算、更可靠的保障「强效运行不停机」的特性。 （4）经济实用。 惠普数据科学工作站可以基于 AI 生成技术实现全自动的图像增强、修复、抠图等处理方式，大幅提高影视制作的生产效率。
我们已经围绕部署构建了复杂的基础设施，不过相关细节的话，我们会在另一篇文章中介绍。 2 我们如何使用 Kubernetes？ 我们的生产基础设施分布在 4 个可用区，在 4 个特有的 Kubernetes 集群中。 在生产环境中滚动上线基础设施更改 假设我们想测试一个新的 Kubernetes 插件或配置更改——当我们在底层基础设施上验证更改（只有当我们无法在过渡集群上验证时），便可以将大部分的生产流量转移到其他 我们还会一如既往地探索增强基础设施的新方法，并利用新技术提高可靠性和可扩展性。
Terraform: 基础设施即代码 问题 现如今有很多 IT 系统的基础设施直接使用了云厂商提供的服务，假设我们需要构建以下基础设施： VPC 网络 虚拟主机 负载均衡器 数据库 文件存储 ... 这也太费劲了吧，尤其是当基础设施越来越多、越来越复杂、以及跨多个云环境的时候，这些基础设施的配置和管理便会碰到一个巨大的挑战。 Terraform 为了解决上述问题，Terrafrom 应运而生。 terraform 这就是 Infrastructure as code 基础设施即代码。也就是通过代码而不是手动流程来管理和配置基础设施。 正如其官方文档所述，与手动管理基础设施相比，使用 Terraform 有以下几个优势： Terraform 可以轻松管理多个云平台上的基础设施。 使用人类可读的声明式的配置语言，有助于快速编写基础设施代码。 Terraform 的状态允许您在整个部署过程中跟踪资源更改。 可以对这些基础设施代码进行版本控制，从而安全地进行协作。
本质是金融业务底层的基础设施发生了变迁。 DT对IT的断崖式洗牌 金融业务底层基础设施发生的变迁，源于DT对IT的断崖式洗牌。 图2 智能权益服务平台“流批一体”实时应用 AI-Native数据库正在打造新一代金融基础设施 如图3所示，“BigIdeas 2021”提出“Deep Learning”概念，即软件2.0时代。 在软件2.0时代，数据结构开始基础设施化，同时高精尖的算法学习流水线化。 AI的强项在于可以以极低成本发现信用风险。 与此同时，支撑金融智能时代的基础设施技术需要升级跨越。相信随着人工智能认知计算的普及落地，更多机器数据生产消费，AI-Native数据库将会主导和统一市场，成为新一代金融基础设施。
PKI(Pubic Key Infrastructure)是一种遵循标准的利用公钥加密技术为电子商务的开展提供一套安全基础平台的技术和规范。用户可利用PKI...
图灵可以为团队提供科研经费、提供人事管理支持，甚至提供研究场所：「我们孵化的一个公司是做 AI 新药研发的。用 AI 技术判断哪些分子和靶点有作用。 建筑落地是这样，AI 落地也是这样。不一样的是建筑行业存在大量技术工人，而 AI 行业没有。」因此图灵格外关注 AI 系统想要「生存」所必须的上下游支持。 某种程度上，这相当于谷歌的一个基础设施部门。「谷歌的系统平台有超过一千人在开发和维护。这是谷歌做 AI 的算法工程师『炼丹』的基础。 如果没有基础设施团队，一个算法工程师想要靠自己把算法部署在两台机器上都很难，更别说一千台了。人类第一次展示很多深度学习用例都在谷歌。 「你去问一个普通公司的老板，你能不能用上 AI？他说能啊！我希望有一个自动客服，客户来了就陪他聊天，把前台都替换掉。可是 AI 公司的前台都还坐着真人呢。」
点击上方“蓝字”关注“AI开发者” ? ? 华为在走一条之前没有从未走过的路。继今年9月基于“鲲鹏+昇腾”双引擎全面启航计算战略后，近日华为面向鲲鹏计算产业，宣布全面启动数据基础设施战略。 “我们将围绕数据构建端到端的能力，包括算的能力、存的能力、用的能力，通过5G+云+AI，打造融合智能开放的数据基础设施，真正释放数据的价值，让智能无所不及。” 华为Cloud&AI产品与服务总裁侯金龙如是表示。 从计算战略到数据基础设施战略，是华为看待行业角度的变化。 智能：基于AI芯片、存储和华为云的三层架构，通过云上云下结合，云上训练和云下推理，让系统越用越快、越用越省。 其中，依托昇腾处理器的AI能力，自动学习和识别IO流，提升Cache预取命中率，系统整体性能提升20%；依托鲲鹏处理器的多核算力，根据不同的数据类型，实时优化数据缩减算法，TCO降低25%；结合华为云自身运大规模维运营经验
，整理课堂笔记记忆 学习的原因： 虽然考了CKA,了解了一些K8s相关的知识 但是对云原生整个体系一直都很模糊 希望对云原生有一个基本的认识 通过学习实现云原生相关入门 博文主要内容涉及： 关于云原生基础设施的简述 --------王小波 ---- 云原生基础设施 容器集群管理概述 容器编排技术 容器(如Docker)以及周边生态系统提供了很多工具来实现容器生命周期管理,能够满足在单台宿主机管理容器的需求。 对应用开发者而言，容器编排平台是一个集群操作系统，提供服务发现、伸缩、负载均衡、自愈甚至选举等功能，让开发者从基础设施相关配置等解脱出来。
基础设施不但应该具有自治特性，而且应该是非常容易重新搭建的。这样的话，当有硬件问题时，就能迅速重建一个全新的已知状态的环境配置。所以，基础设施的准备工作也应该是一个自动化过程。 基础设施软件，比如版本控制代码库、目录服务以及监控系统。 外部集成点，比如外部系统和服务。 网络基础设施，包括路由器、防火墙、交换机、DNS 和 DHCP 等。 假如你无权控制基础设施的选择，但还想全面自动化构建、集成、测试和部署的话，你必须解决下述问题： 如何准备基础设施？ 如何部署和配置应用程序所依赖的各种软件，并作为基础设施的一部分？ 一旦准备并配置好基础设施后，如何来管理它？ 基础设施的访问控制 控制包括以下三方面： 在没有批准的情况下，不允许他人修改基础设施。 制定一个对基础设施进行变更的自动化过程。 云计算的大体上分为三类：云中的应用、云中的平台和云中的基础设施。 云中基础设施 云中基础设施是最高层次的可配置性，比如AWS。
峰会背景 以“加速数据创新，赋能数智未来”为主题， 由百易传媒（DOIT）主办的2023数据基础设施技术峰会，将于5月26日在苏州中茵皇冠假日酒店召开。 分享概要 随着AIGC的兴起，海量数据和算力成为构建AI能力的关键，企业在寻求提升模型训练和推理效率的解决方案。
本文作者是亚马逊的供应商，了解内部消息并长期关注这家公司，他分析认为亚马逊之所以成功，是将其内部应用转变为外部销售的服务，在赚钱的同时“被迫”升级自己的技术基础设施，由此将很多无法衡量的东西变为了可衡量的指标 不仅是 AI 公司，企业人或许都能从中获取启示。 去年 12 月我与人联合创立了一家软件公司。每个月，我都会给我们的投资者发一份更新，让他们了解我们的进度。 由于亚马逊的巨幅扩张——在 21 世纪初，企业级 SaaS 尚未普及之前的超高速增长，亚马逊必须建立自己的技术基础设施。 而后将这种内部基础设施变成外部产品（AWS）所带来的财务增长就不用多说了——每年 140 亿每年的年度运行率（annual run rate）。
杨帆认为，AI 再往下一步发展，必须由 AI 基础设施来提供大规模算力、算法、数据三要素的支撑，更加规模化、高效率、低成本地发挥技术本身的价值。 因此，行业巨头纷纷投身于新一代 AI 基础设施的搭建之中，其中也包括商汤科技。 打造下一个时代的 AI 基础设施 今天 AI 所需要的计算力和过去二十年的信息化、云服务已经大不相同。 而 AI 基础设施中计算的占比远远大于存储，还要支持各种不同异构的硬件结构，更依赖专用的硬件和软件。 从 2019 年开始，商汤科技就着力打造通用人工智能基础设施——SenseCore 商汤 AI 大装置。 SenseCore 商汤 AI 大装置 SenseCore 商汤 AI 大装置将计算基础设施、深度学习平台、模型层三个部分有机整合，可实现批量的算法模型生产、部署和迭代升级。
技术的快速进步和演化，也使得基础设施的配置不得不频繁变化。在这种快速变化的过程中，要求基础设施既要灵活，也要安全、可靠。 ---- 传统的基础设施运维管理具有以下几个问题： 被动响应。 Kief在《Infarftruce As Code》一书中对基础设施即代码定义如下： “基础设施即代码是一种使用新的技术来构建和管理动态基础设施的方式。 它把基础设施、工具和服务以及对基础设施的管理本身作为一个软件系统，采纳软件工程实践以结构化的安全的方式来管理对系统的变更。” 基础设施即代码有四项关键原则: 再生性。环境中的任何元素可以轻松复制。 ---- 在实施基础设施即代码时，要遵守以下实践： 使用DSL描述环境 Ansible、Chef、SaltStack、Terraform等基础设施自动化工具都有各自的描述性语言来实现对基础设施的定义。 最后是我们在某团队实施基础设施即代码的案例解析。这张图是某团队的基础设施架构图。 ? 该团队使用AWS作为基础设施平台。
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