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边缘计算推动AI发展 未来能摆脱计算吗?

AI发展 未来能摆脱计算吗? 的确,现在人工智能AI技术的火爆程度不亚于任何一项IT新技术的宣传力度,我们也不可否认,人工智能背后所依靠的就是计算平台的强大支撑,很多AI的具体需要依靠计算平台当中边缘计算去完成,但是,现在AI在应用部署过程当中仍然受限制于边缘计算的成本层面以及设备只能分析能力等很多方面 ,边缘计算无疑会比计算更具优势。 3 计算能给我们做点什么 对于人工智能AI来说,对于海量数据的处理能力以及呈现能力方面仍然需要一个智能化的计算方式,计算则可以通过将数据中心集成化,利用不同的算法进行整合处理,从而帮助广大用户实现数据处理层面的服务需求 边缘计算兴起不仅带动了AI芯片的销量,也会促使相关的硬件市场规模进一步扩大。可以预见,一旦所有终端设备都能实现边缘计算的话,其市场必会远远超越计算

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AI计算=更好的企业运营?

不久前,国内领先中立计算服务商UCloud和人工智能技术与服务提供商第四范式,联手推出的“第四范式·先知”UCloud专属公有版本,引起了业界的广泛关注。 个性化推荐引擎在与UCloud平台深度结合后,数万家企业能够便捷地将存储在UCloud的业务数据接入系统,对数据价值进行再挖掘,借助AI技术提升企业的运营效能。 (图:根据多种场景信息计算用户当前偏好) 解析个性化推荐引擎公有版本的五大优势 对于需要人工智能能力的企业,个性化引擎能够真正实现人工智能技术的落地,实现业务闭环的同时,帮助企业打造以人工智能为核心驱动的新增长点 深度结合UCloud平台,充分发挥计算海量资源及弹性的优势,可快捷高效、低成本地进行资源的伸缩管理 (图:个性化推荐引擎技术架构) “个性化推荐引擎”的UCloud专属公有版本将于近期正式上线, 作为国内领先的计算厂商,UCloud在AI领域动作频频,自主研发推出了UAI系列产品,包括GPU、UAI-Train、UAI-Service和安全屋等产品。

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    蒋涛和你聊AI 时代的计算

    2017年5月18-19日,国内计算技术领域最专业、影响力最大的盛会———中国计算技术大会CCTC 2017在北京召开。 本次大会以“先行,智未来”为主题,旨在针对当前企业IT的问题与挑战,探索计算与大数据前行的方向与最佳实践。 在本次大会上,CSDN、极客帮创投、AI100创始人蒋涛先生带来了《人工智能时代的计算》的分享。(点击文首音频倾听来自现场的分享) ? 以下是他分享的一些内容提要: 众所周知,人工智能的发展得益于算法的进步、计算能力更强的硬件以及海量数据。蒋涛先生认为云和大数据是深度学习成功的基础。 ? 那么处于AI时代的有什么特点? 对此,蒋涛先生认为人工智能时代的将是行业AI、物联网的、价值和信任的以及开发者的。 ? ? ? 每一项技术都有不同的发展阶段,那么AI会经历哪些阶段呢?

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    美团全面开放AI计算资源

    9月6日,美团宣布GPU主机计费永久性下调50%,并将全面开放人工智能计算资源,与各行各业共享成熟且丰富的AI计算能力。 P40主机开放申请 丰富AI计算资源 美团还将近日正式开放申请的AI高端主机P40列入了此次GPU产品调价计划。 目前,在AI IaaS层计算资源方面,除M60、P40 GPU主机外,美团还上线了KNL物理机、FPGA主机等丰富的高性能计算产品。 调价并非价格战 是AI战略使然 近几年,计算市场发展愈加成熟,国内外大型互联网公司、运营商的计算业务及计算创业团队如雨后春笋般成长。任何一个行业,市场竞争的白热化往往会导致价格战。 但美团AI计算资源计费的大幅下调却是其AI战略使然。

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    【招聘】腾讯AI团队——计算专业服务工程师

    白蓝色拼接极光天空招聘大会招聘海报.png 岗位名称:计算专业服务工程师 岗位职责: 负责客户上的工作: 1. 负责客户接入PaaS/SaaS等服务的方案设计,与客户交流,理解客户需求,根据云服务特性提供客户业务上解决方案,例如微信小程序接入、APP SDK集成等; 2. 协助客户完成服务产品的对接,跟进服务产品的交付实施,对客户满意度负责; 3. 能够为客户提供基础的技术支持,使用工具排查并解决客户遇到的技术问题,并提升客户接入效率及满意度; 4. 专业知识要求: 1、拥有服务工作背景,熟悉计算机智能视觉,开发等领域,有PaaS/ SaaS的售前或售后技术支持经验者优先; 2、具备或者熟悉主流公有服务和产品的专业知识; 3、熟悉Shell/Python

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    CCTC 2017 | 蒋涛和你聊AI时代的计算

    2017年5月18-19日,国内计算技术领域最专业、影响力最大的盛会———中国计算技术大会CCTC 2017在北京召开。 本次大会以“先行,智未来”为主题,旨在针对当前IT企业的问题与挑战,探索计算与大数据前行的方向与最佳实践。 在本次大会上,CSDN、极客帮创投、AI100创始人蒋涛先生带来了《人工智能时代的计算》的分享。 以下是他分享的一些内容提要: 众所周知,人工智能的发展得益于算法的进步、计算能力更强的硬件以及海量数据。蒋涛先生认为云和大数据是深度学习成功的基础。 ? 那么处于AI时代的有什么特点? 对此,蒋涛先生认为人工智能时代的将是行业AI、物联网的、价值和信任的以及开发者的。 ? ? ? 每一项技术都有不同的发展阶段,AI会经历哪些阶段呢?

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    计算AI 时代下的运维转型

    目前专注于计算和人工智能时代的运维转型和提升。加入蘑菇街之前,赵成在华为工作了七年,经历过开发、测试、运维以及一线客户服务等诸多岗位。 计算AI带给我们的挑战 机遇与挑战并存,上面我们更多地讲了机遇,但是与此同时也要看到挑战,甚至是危机。 有两个最大的外部因素: 一个是计算,一个是火热的AI 下面我们分别来探讨。 首先,计算发展到今天,已经不是我们想象中的只能提供IaaS服务的平台。 所以,我的建议就是要去多了解,因为未来随着技术、数据和计算能力的提升,AI是一个必然的趋势。如果一点都不了解,那么极有可能会被卡在门槛外面,这就不是转型的问题了。 同时,在计算AI时代我们面临的这些挑战和危机是可以预见的,而未来还会存在大量的不确定和预见不到的东西,这种情况下我们又应该如何应对呢?

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    vivo AI 计算平台原生自动化实践

    2018 年底,vivo AI 研究院为了解决统一高性能训练环境、大规模分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点,着手建设 AI 计算平台。 经过两年的持续迭代,平台建设和落地取得了很大进展,成为 vivo AI 领域的核心基础平台。 和其他原生项目一样,rke 也使用 golang 开发,是一个命令行工具。 计算平台中 4 个 k8s 集群,上千台物理机。 计算平台组的资深工程师,参与平台中调度、容器网络、自动化等方向建设。

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    计算巨头会战“+AI”,“商业落地”会是金山的杀手锏吗?

    文|曾响铃 来源|科技向令说(xiangling0815) 计算AI风向已经越来越明显。 显然,+AI已经成为行业默认的规则,搭载AI已经成为计算未来的标配。 就被IDC评为首个实现商用的人工智能PaaS平台,这在行业内算比较早把AI放到一起设计计算产品的。 这两年随着技术和应用的成熟,阿里开始高调将AI计算结合对外提供服务。 3、AI的产业渗透是先让B端接受服务,再接受AI 产业智能化的重要组成部分是智慧工业,这也是各计算平台都在啃的硬骨头。

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    计算

    1:什么是计算计算是一种按量付费的模式!计算的底层是通过虚拟化技术来实现的! 2:计算的服务类型 2.1 IAAS 基础设施即服务(infrastructure as an service) 虚拟机 ecs openstack 2.2 PAAS 平台即服务(platform service ) php,java docker容器 2.3 SAAS 软件即服务(software as an service ) 企业邮箱服务 cdn服务 rds数据库 开发+运维 3:为什么要用计算 小公司:10台 20w+ idc 5w + 100M 10W, 10台主机,前期投入小,扩展灵活,风险小 大公司:闲置服务器计算资源,虚拟机,出租(超卖) 64G 服务器 64台1G 320台 虚拟化,通过模拟计算机的硬件,来实现在同一台计算机上同时运行多个不同的操作系统的技术。

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    AI、大数据、计算:重塑金融产业的锋芒利刃

    以阿里、腾讯、百度为代表的互联网巨头对于以AI、大数据、计算为代表的新科技的布局更加加注了这种发展趋势,未来随着这种布局的深入,对金融行业产生影响将会是迟早的事。 因为借助大数据技术、AI技术、计算技术,我们能够在项目上线之前就能够提前预知到项目的盈利情况、目标用户的情况、市场需求情况等,借助这种提前的研判,我们能够做到项目的精准运作,精准投资,而且能够减少项目盲目上线带来的风险 随着新科技时代的到来,人们的生活将会更加紧密地与AI技术、智能科技、大数据等新科技粘连在一起,在这种背景下,金融与外部行业之间这种鸿沟将会逐步弥合。 比如,传统时代我们必须要进行的项目尽调和信用调查,可能会因为大数据与AI科技的加入而消失不见,他们将会变成了一个数字化的东西,而不是一个流程。 而在新科技时代,由于智能科技、大数据技术、计算技术的成熟,再加上这些技术是从金融本身着手对金融进行一些改善,所以,即使金融的运行速度加快,但是这些外部技术的发展能够与金融本身深度融合,而且能够跟得上金融运行的脚步

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    计算专题:(一)带你走近计算

    要点提示 ① 计算发展背景 ② 什么是计算计算的优势 ④ 计算与大数据 ● 数字经济蓬勃发展下的计算 数字经济为中国产业转型带来了巨大的机遇,我国数字经济规模已达27.2万亿,占当年 计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众,使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。 02、什么是,什么是主机? 主机:主机整合计算、存储与网络资源的IT基础设施能力租用服务,能提供基于计算模式的按需使用和按需付费能力的服务器租用服务。 03、什么是公有、私有、混合? 02、也就是计算,是指以互联网为平台,将硬件、软件、网络等系列资源统一起来,实现数据的计算、储存、处理和共享的模式;实现“按需取用”模式——上办公。 计算给政企带给的价值 计算的扩展场景 ● 计算+大数据的服务趋势 什么是大数据? 我们迎来了大数据发展时代,对客观世界的认识更进了一步,所做的决策也不再仅仅依赖主观判断。

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    计算离超级计算还有多远?

    单就一个行业而言,一直以来我们对于计算所带来好处的认识可能显得过于狭窄了。如果计算是一次真正的革命性变革,那么它就必须能够支持生产和用户体验的模式,而这些都是目前的计算还不能为客户提供的支持项。 也就是说,未来真正的计算必须是我们口中的“超级计算”,它应该是一个具备更好的计算和网络服务的平台,而不仅仅只是更便宜而已。 对于服务供应商来说,超级计算带来的好处可能是双倍的,即为IT公司增加IT资源和附加值。 但是,这里存在着一个大问题:计算供应商们是否能够建设好超级计算? 目前,企业都在他们自己的数据中心中运行应用程序,而计算则主张这些应用程序不仅应当能够以较低的成本在计算中运行,而且也应为计算供应商们创造利润。 计算项目的投资回报率(ROI)在某种意义上已经超越了纯粹的成本节省,任何计算迁移的可预测风险都会迫使买家进一步追求更高的ROI,所有这些都使得计算服务的实施变得更为困难。

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    计算与粒计算

    计算固然好,但也有不少的缺陷和使用限制,这样才出现了雾计算、霾计算等技术,这些技术都是针对计算做的很好的补充,满足多样化的市场应用需求。 本文也介绍一个新技术,就是粒计算,粒计算同样是和计算有着千丝万缕的联系。 ? 其实,粒计算计算的概念出现得还早。 由于计算本身的通用性特点,在“”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“”可以同时支撑不同的应用运行,这都需要对海量的不确定数据进行计算处理,这时就需要粒计算。 ,粒计算可以在计算中大展手脚。 粒计算计算的最佳拍档,随着计算要处理的数据量越来越庞大,大量无用甚至错误的数据影响到了计算的处理效率和结果,引入粒计算后,可以有效提升计算计算效率,充分地发挥出计算的优势。

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    AI+更快芯片:微软打赢计算大战的制胜武器

    伯格参与制定了微软服务的芯片开发策略。 从明年开始,微软还将销售一个基于Kinect游戏体感外设技术的AI传感器设备。 微软CEO萨提亚·纳德拉(Satya Nadella)想要利用AI工具赢得客户。随着时间的推移,这些服务逐渐需要在微软自主数据中心和客户的联网设备上运行,包括工厂设备和无人机。 随着微软、亚马逊以及谷歌争相增加AI产品,让他们的服务运行地更快,所有公司都需要努力改进定制微处理器,抢占先机。 “这都是为了打赢计算大战,所有这些厂商都在争夺AI工作量,因为它既是计算密集型任务,又是数据密集型任务,”市场研究公司Forrester Research分析师迈克·瓜尔蒂耶里(Mike Gualtieri Kinect for Azure设备将在明年上市,允许软件开发者开发能够利用声音、手势以及理解周围区域空间的应用。

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    区块链如何击败 AI计算成为最受欢迎技能?

    作者 | Avi Mizrahi 译者 | 风车马 责编 | 唐小引 出品 | 区块链大本营(ID:blockchain_camp) 如果你计划今年找一份新的职业,或者想提高你在就业市场上的价值,最好的办法就是掌握一些区块链技能 它还击败了其他流行的企业热门技术,如云计算和人工智能。研究进一步表明,区块链是目前在美国、英国、法国、德国和澳大利亚最受欢迎的技能。 ? news.bitcoin.com/blockchain-tops-the-list-of-most-in-demand-tech-skills-for-2020/ 作者:Avi Mizrahi 译者:风车

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    计算、雾计算、边缘计算、霾计算、海计算......

    计算都是为了应用服务!物联网的发展极大的促进了各种形式的计算! 我们都很熟悉计算,一种利用网络实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式。 比如大家熟知计算系统由平台、存储、终端、云安全四个基本部分组成。平台从用户的角度可分为公有、私有、混合等。 作为计算算延迟、拥塞、低可靠性、安全攻击等问题的补充:边缘计算和雾计算甚至海计算等等开始被提出,以弥补计算的一些短板问题! 雾计算可理解为本地化的计算 边缘计算(Edge Computing) 边缘计算可以理解为是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序。 还有: 霾计算:霾计算可以简单理解为垃圾或雾计算,就是计算和雾计算的对立面。

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