AI 變革帶來哪些 IT 的新要求？
深度學習的突破和硬件的突飛猛進，使得人工智能“第n春”煥發蓬勃生機。這是歷史上第一次，機器可以在如人臉識別等‘人類’工作上做得比我們人類更好。

人工神經網絡有許多‘隱藏’或計算層，實現深度學習要對特定人工神經網絡架構進行一系列的特定配置，可以提供數據讓系統自我訓練（training）或推斷（inference），最終從輸出神經元層讀取數值結果。

AI變革的除了軟件層面復雜度增加之外，其計算模式還帶來了新的硬件需求。比如：

加入更加符合的SIMD（Single Instruction Multiple
Data）計算模型，可以使得處理器、矢量處理器、加速器、FPGA和定制芯片等高效運轉。

是否需要引入專用芯片如ASICS FPGA？CPU GPU如何搭配使用？

訓練集必須足夠大，以充分利用設備所有的并行計算能力，否則造成性能浪費。

在訓練期間，硬件處理所有并行計算的能力更多地取決于高速緩存和內存子系統的性能。那么，各種內存需要準備多大呢？

……

‘軟硬兼施’，可以考慮下 AI 一體機？
AI一體機，通過本地化AI部署的形態，將阿
里云技術產品化輸出，包含視頻、語音和自然語言處理（NLP -Natural Language Processing）產品家族，借助AI技術加速用戶的業務效率。

其技術優勢在于：

• 精度高：核心引擎采用最新的深度學習和億級數據實戰訓練而成
• 樣本全：已積累1300+敏感人物樣本庫，并持續運營
• 適應性強：采用人臉跟蹤技術，對視頻的分辨率、姿態、質量魯棒好
• 效率高：最小配置集群可同時處理40路視頻，1小時視頻10分鐘內處理完成
• 準確率高：召回率大于99%

AI一體機解決方案已經進入商業化階段， 據悉目前已經應用于傳媒行業的圖片視頻內容審核等場景。

本文作者：木環

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的AI 一体机，满足新时代的新需求的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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