AI是什么?对于消费者来讲,AI是一个非常新的领域,其对AI最直观的印象主要来自于AI电视、AI冰箱、AI手机、AI音箱、AI客服等层出不穷标记着“AI LOGO”的智能产品与服务。
其实,AI技术已经在各行各业有了非常多的落地场景。
火车购票平台利用AI技术,提升人们购票的成功率和便捷度,还抵制了黄牛的刷票行为;导航地图APP加入了AI技术,为用户规划最优路线;电商APP利用AI技术对用户的行为进行分析,再进行精准推送……
对于企业来讲,AI也是非常值得布局以及深耕的领域。去年年中,戴尔委托第三方的调查公司对全球500个企业的高管进行调研,报告显示,因为有高达95%的高管反馈,AI可以帮助实现企业的业务转型;85%的高管考虑把AI作为自己企业未来发展中很重要的一个核心板块,将在未来3年内投资AI;70%的高管反馈,已在生产、试验或概念验证中使用了AI。
企业越来越重视AI技术,这也证明其拥有非常广阔的前景与机会。
AI的三要素是什么?数据、算力和算法。AI的实现通常要经过数据准备、模型开发和训练、以及模型部署三个阶段,整个过程对平台的算力有很高的要求。
什么锅配什么盖,如果数据量达到了PB级别甚至更高,那么价格高昂的云平台和服务器会更适合。如果数据的量没有那么大(不到PB级),那就可以考虑戴尔专门针对AI解决方案的戴尔Precision数据科学工作站,其通过简化数据科学家部署AI平台的过程,并以强大的算力加速研发者项目进程,推动各行业智能化发展。
戴尔科技集团专业工作站产品经理汪志军在接受媒体采访时表示,不是所有数据科学的开发或者AI开发都在服务器和云上面,因为成本太高,不仅需要租用很多设备还需要大量的数据传输。实际上,在AI开发的前期的原型开发更适合用工作站实现,戴尔Precision数据工作站产品拥有塔式、机架式和移动工作站产品,可以满足用户对设备灵活性和高性价比的需求,其强大的算力也可以满足AI项目的严苛需求。
戴尔Precision数据科学工作站具备以下优势:
数据的收集、准备过程其实是最花时间的部分,可能要占到整个人工智能开发里面80%到90%的时间,这一过程对设备性能的要求很高。汪志军补充道,戴尔Precision数据科学工作站配备了企业级高性能部件、并拥有广泛的人工智能平台认证以及智能纠错专利技术,可以大幅加速数据科学家们的AI项目进程。
戴尔Precision工作站还内置了Dell Optimizer智能调优软件支持AI优化。戴尔科技集团商用终端解决方案资深工程师黄亮解释道,其通过机器学习算法,收集、监测机器运行资源,再运行这些软件的时候会进行优化配置,根据不同软件运行情况把机器的性能再提升一些。所以戴尔Precision数据科学工作站不但能帮助科学家加速AI项目研究,同时本身也是内置了AI功能的产品。
针对公司部署AI流程中的很多痛点,戴尔Precision数据科学工作站也找到了对应的解决办法。汪志军表示,在AI项目的大数据并行计算时,科研工作者们最担心因硬件问题而导致的内存错误,戴尔的一项专利技术-智能纠错内存(RMT)能极大的提升硬件的稳定性,在硬件出现故障的时候,工作站主板上的一个芯片可以自动屏蔽硬件坏掉的部分,让内存继续稳定运行,减少宕机时间,还可以节约成本。
戴尔工作站已经与客户合作并落地了很多AI应用场景,汪志军介绍了安防、智能零售等领域落地应用。
安防领域:我们去机场,或者坐地铁,随身的背包、行李箱等都会过一下安防过检的机器,如果机器爆出某一个包裹中有违禁品,工作人员再做开箱检查。其实这套安防系统利用了AI技术进行大量的“学习”,比如说违禁物品长什么样,易燃易爆物品长什么样,学习以后再部署到前端的安防过肩机器里面去,能够提高精确度以及提高安防的检测效率。
智能零售领域:针对无人售卖商店,第一需要检测这个人是谁,第二检测这个人拿了什么东西,通过摄像头,拍摄到的图像视频,去分析检测你是谁,你拿到什么东西,然后来做最后的结算。还可以对接人脸支付平台,“扫脸”支付。
戴尔Precision工作站拥有广泛的产品线,以及专门针对数据科学领域的数据科学工作站。包括拥有强大计算性能和GPU显卡的7000系列高端移动工作站、支持多GPU显卡的Precision 5820塔式工作站以及戴尔最强大、可扩展性最强的7000系列塔式工作站和机架工作站。这些产品为企业提供绝佳的算力平台,为企业AI业务保驾护航。
好文章,需要你的鼓励
过去十年,建筑对数字和数据的依赖程度明显增加,随着客户期望和使用Revit及Rhino等专业工具功能的要求增加,SimpsonHaugh公司制作的图纸数量也随之增加
临近年底,苹果公布了2024年App Store热门应用和游戏榜单,Temu再次成为美国下载量最多的免费应用。
云基础设施市场现在已经非常庞大,很难再有大的变化。但是,因为人们可以轻松地关闭服务器、存储和网络——就像开启它们那样,预测全球云基础设施开支可能非常困难。