深度學習的突破和硬體的突飛猛進，使得人工智慧「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。
人工神經網路有許多『隱藏』或計算層，實現深度學習要對特定人工神經網路架構進行一系列的特定配置，可以提供資料讓系統自我訓練（training）或推斷（inference），最終從輸出神經元層讀取數值結果。
ai變革的除了軟體層面複雜度增加之外，其計算模式還帶來了新的硬體需求。比如：
1 加入更加符合的simd（single instruction multiple data）計算模型，可以使得處理器、向量處理器、加速器、fpga和定製晶元等高效運轉。
2 是否需要引入專用晶元如asics fpga？cpu gpu如何搭配使用？
3 訓練集必須足夠大，以充分利用裝置所有的平行計算能力，否則造成效能浪費。
4 在訓練期間，硬體處理所有平行計算的能力更多地取決於快取記憶體和記憶體子系統的效能。那麼，各種記憶體需要準備多大呢？
其技術優勢在於：
AI 一體機，滿足新時代的新需求
摘要 ai 變革帶來哪些 it 的新要求？深度學習的突破和硬體的突飛猛進，使得人工智慧 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。人工神經網路有許多 隱藏 或計算層，實現深度學習要對特定人工神經網路架構進行一系列的特定配置，可以提供資料讓系統自我...
智慧型AI儲存一體機
ai讓機器像人類一樣思考行為，各行業的公司都在利用人工智慧來提高產品的價值，以便找到更好的切入點，獲得競爭優勢。但有乙個挑戰是 人工智慧部署並不容易。現在有了乙個簡單的解決方案 eonstor gsi 智慧型ai儲存一體機。通過gsi，企業可以更快更輕鬆地部署ai應用。gsi建立統一資料管理層，打通...
超融合一體機與一體機的區別
在日常的基礎架構運維中，經常會遇到一體機，比如資料庫產品，將軟體部署在乙個機櫃中，裡面包含萬兆交換機 多台儲存伺服器和多台計算伺服器等，從而實現軟體和硬體的一體化，感覺超融合和這個一體機有一些相似，那麼二者主要有什麼差別呢，超融合的概念提出是基於更多的什麼場景應用提出的呢 一體機一般會針對資料庫場景...