什么是计算

人工智能 (AI) 计算是使用机器学习 (ML) 软件和工具检阅大量数据以获得洞察分析和新功能的过程。

在过去的几年里,AI 可以说已经成为我们这个时代最具变革性的技术,为科技、金融、医疗保健、零售、娱乐等许多行业的突破奠定了基础。AI 计算以及支持它的系统和流程是许多此类转型的核心。

AI 计算有许多现实世界的应用,其服务市场正在呈指数级增长。据 Forbes 报道,2024 年有 64% 的企业表示,他们预计 AI 将提高生产力,到 2027 年,其市场价值预计将达到惊人的 4070 亿美元1。

使用 AI 的应用程序可以看到和识别物体、理解和响应人类语言提示、向用户和专家提出建议等等。AI 计算是使 AI 及其许多应用成为可能的流程的基础。

AI 计算在很大程度上依赖于两个概念,即神经网络和深度学习,在考虑将 AI 技术用于业务用例之前,理解这两个概念非常重要。

神经网络中的每个节点都与其他节点相连。如果任何单个节点的输出超过指定值,则将其激活,将其信息发送到网络中的另一层。通过这种方式,数据穿过网络层,使神经网络能够像人脑一样运作。

AI 计算过程包括三个基本步骤:提取/加载/转换 (ETL)、AI 模型选择和数据分析。下面进一步介绍每个步骤。

生成式 AI 是 AI 计算领域最近许多突破的背后推手,包括微软 OpenAI 于 2022 年开发的 ChatGPT。它提供了许多生产力优势,现代企业渴望使用其满足业务需求。据 McKinsey 调查显示,三分之一的组织已经在至少一项业务职能中定期使用生成式 AI2。

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AI 有助于自动执行日常和重复性任务,可提高效率并减少员工倦怠。它可以帮助完成的一些任务包括数据收集和处理、仓库存货和跟踪、执行生产中的常规任务以及管理远程系统和设备。AI 计算在让员工腾出时间专注于更具创造性、技能密集型的任务方面发挥着关键作用。

AI 计算有助于减少因人为错误而导致停工的可能性。从通过洞察分析和协助来帮人类员工提高绩效,到提醒员工队伍潜在的问题,再到关键流程的完全自动化,AI 计算处于创建更高效、更有效的业务流程的最前沿。而且由于其灵活、适应性强的特性,AI 模型可以不断学习和改进,进一步降低接触新数据时出现错误的可能性。

AI 计算有助于实现危险工作的自动化,例如弹药处置或在偏远、危险条件下修理设备。例如,AI 无人机可以修复深海管道,或漂浮于地球上方数英里的在轨卫星;派遣人类前往这些地方既困难又危险。此外,许多自动驾驶载具,如遥控无人机、汽车和军用车辆,都严重依赖 AI 计算来执行最关键的任务。

以下是 AI 计算提供的一些最令人兴奋的商业应用。

随着物联网和生成式人工智能等新型人工智能驱动应用的推出,AI 计算的用例不断增加,而云 AI 正迅速成为将 AI 服务嵌入业务解决方案的一种方式。

AI 计算最受欢迎的应用之一是客户支持,其中聊天机器人和虚拟助理处理客户询问、支持工单等。AI 计算工具依靠自然语言处理 (NLP) 和生成式 AI 来快速全面地解决客户问题。此外,与员工不同的是,聊天机器人和虚拟助理可以全天候提供服务,让员工可以腾出时间去做更合适的任务。

ML 和深度学习算法等 AI 计算工具可以发现交易和其他大数据源中的异常情况,帮助企业发现潜在的犯罪活动。例如,银行使用 AI 计算工具来标记不寻常的消费模式和客户从未知的地点登录。此外,使用 AI 增强型欺诈防护功能的组织可以更轻松地检测和应对威胁,从而限制其对客户的影响。

许多企业越来越依赖 AI 计算来创造更加个性化的客户体验和更容易引起特定受众共鸣的活动。利用客户的购买和浏览历史数据,AI 计算可以根据个人的兴趣而不是更宽泛的人口统计信息推荐产品和服务。

人力资源部门正在使用 AI 计算工具来简化招聘流程。AI 计算可帮助优化资源,包括筛选简历以及将候选人与雇主进行匹配。此外,AI 系统有助于自动化招聘流程中的步骤,缩短通知候选人其申请状态所需的时间。

AI 计算正在增强当今最具创新性的应用程序的开发过程。生成式 AI 代码生成可以缩短编码流程,并加速旧版应用程序的现代化。AI 计算也有助于加强代码一致性并减少开发过程中出现人为错误的可能性。

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0.AI智算AI智算平台青云AI 智算专区凭借统一调度、智能管理的 AI 智算平台和满足弹性需求的 AI 算力云,实现高效、灵活、智能的 AI 计算服务,助力客户快速开发和部署 AI 应用,提升竞争力jvzquC41yy}/srsienuvf7hqo1vsqmzevu5bk6hqor{ukwl1
1.百度XMAN超级AI计算平台,人工智能界的超级英雄当地时间12月2日,在加拿大举行的第32届NeurIPS神经信息处理系统大会上,百度正式发布自主研发的超级AI计算平台X-MAN3.0。该平台专为AI深度学习场景优化设计,每秒完成2000万亿次深度神经网络计算,极大的加快了AI深度学习模型的训练速度。 NeurIPS作为机器学习和神经计算领域的顶级会议,吸引了机器学习、人工智能、统计等领域的jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8|gkzooa<8:;496;8ftvkimg8igvcomu8=:8;=:2=
2.智能计算华为智能计算提供面向通用计算的鲲鹏系列,面向AI计算的昇腾系列等产品,为客户构筑极致性能的全栈计算软硬件平台。jvzquC41g0nvc€jk0eun1}trke5ikl2cdq{u1ls1kpjfz7mvon
3.浅谈20232024年中国人工智能计算力发展2022年智能算力浅谈2023-2024年中国人工智能计算力发展 2023年,人工智能进入新阶段,大模型和生成式AI驱动全球市场特别是中国人工智能服务器市场爆发式增长。企业面临从数字化向智能化转变的挑战,需要关注如何利用AI革新业务。IDC预测了市场规模和增长,同时强调了知识管理等应用场景的重要性,以及算力服务模式的重塑。jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8XVIR[0c{ykenk0fnyckny03<:888659
4.边缘智能(EdgeIntelligence):智能计算的前沿随着物联网(IoT)、5G网络和人工智能(AI)的快速发展,边缘智能(Edge Intelligence)作为一种新兴的技术理念,逐渐成为数字化时代的重要组成部分。边缘智能通过在靠近数据生成端(即“边缘”)进行智能计算和处理,减少了数据传输的延迟和对中心化数据中心的依赖。本文将详细探讨什么是边缘智能、它的工作原理、优势、应用场景以jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8|gkzooa=>2297768ftvkimg8igvcomu86649989?<
5.杭州人工智能计算中心杭州高新智能科技有限公司成立于2021年8月,是经滨江区政府批准设立,隶属于杭州高新技术产业开发区资产经营有限公司的全资子公司。公司负责运营杭州人工智能计算中心,专注于发展人工智能企业的数据算力服务。 more 存储 AI模型库 View More AI算力 View More jvzq<84yyy4hcx}kpco/exr1
6.基于瑞芯微RK3568+灵汐KA200高能效边缘AI计算平台Tiny-Brain F300系列高能效边缘计算平台采用瑞芯微RK3568作为主控芯片,采用灵汐科技KA200作为AI加速芯片,支持USB/MIPI CSI/BT.656/RJ45网络接口视频接入。本产品集图像处理、神经网络目标识别、图像压缩等功能于一体,可广泛用于机器人、无人机、辅助驾驶、智能交通、航空航天等领域。 jvzq<84yyy4ptrmctf4dqv4rtqjve}4:494ivv
7.智能计算之HPC与人工智能方案架构与应用gpu瘦计算节点人工智能高度依赖于芯片的计算能力,在摩尔定律失效的情况下,芯片算力成为阻碍人工智能发展的最大障碍,为此,华为提出了AI全栈全场景的解决方案,自下而上包括以下几点,如下图所示 Ascend: 基于统一、可扩展架构的系列化AI IP和芯片,包括Max,Mini,Lite,Tiny和Nano等五个系列。 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8|gkzooa=7685>838ftvkimg8igvcomu86275::;<<