「你到底愛不愛我？」這或許是戀愛雙方出現頻率最高的問題，想要知道對方大腦在想什麼，並不是什麼天方夜譚，通過科學技術還真的有望實現。不過，讓如此大膽的想法變為現實，我們需要借助什麼技術呢？我想，目前最火的人工智慧技術應該首先出列。
人工智慧風頭正勁 卻逃不過「博眼球」的帽子人工智慧並不是什麼新鮮的概念，但是對於大多數人來說，它仍然是乙個新鮮事，自alphago兩次擊敗人類職業圍棋選手後，其熱議話題再度掀起。貼著人工智慧標籤的創業公司如雨後春筍般創立起來，更有行業大佬all in ai。關於人工智慧的報道也是連綿不絕地出現在大眾的視野裡。歷經兩次寒冬，人工智慧再次崛起，成為科技領域最新的變革趨勢，智慧型時代，人類社會對於人工智慧的需求爆發，「萬物智慧型」概念推出，在此迫切需要人工智慧的發展。
但是，我們大部分時候看到的人工智慧面貌是什麼樣呢？各家科技公司在這股浪潮下，常常放飛自我，各種畫風清奇的人工智慧操作與工具誕生，研究會畫畫、會聊天的ai，看似精彩卻不夠接地氣的應用，在「博眼球」的背後，更多科技企業誓要利用人工智慧創造出更加具有意義的嘗試，但是如何讓ai不再譁眾取寵，如何讓ai不再僅僅侷限於規則與策略，從而真正落地造福人類呢？
破解ai尷尬局面 高效能計算來支招「想要知道對方想什麼」，通過科技手段或許能實現，這不，在普林斯頓大學，研究者們正在探索大腦的奧秘，他們開發了可實時繪製人類思維圖的軟體，使用高效能計算、機器學習和人工智慧，對功能性磁共振成像掃瞄所得的資料進行分析，從而推斷大腦內部正在思考什麼。
當然了，這項研究可不是簡單的破解你的戀愛物件在想什麼，該研究團隊已經建立了乙個大腦成像分析工具包，現可供全球神經科學家使用，以進一步推動新發現，最終還可以用於幫助增強精神疾病的診斷和**，在實際落地應用中大有作為。
當心踩坑！二者融合並非易事正如人工智慧與高效能計算的融合，使得ai最終成為行業的選擇，ai解決方案與現有的高效能計算工作負載融合後，將如何改變業務模式，並加速科研與學術成果的獲取都成為了我們討論的問題。事實上，融合並非易事，首先人工智慧和高效能計算，根據組織的需求和應用案例有多種不同的組合方式，其「融合」的含義也不止一種。
除此之外，為了實現工作負載的融合，必須考慮底層技術堆疊，雖然硬體層的要求在某些方面可能類似，但程式設計和執行的軟體堆疊截然不同，正如沒有乙個單一的融合起點一樣，也沒有一體適用的融合堆疊，對於那些希望在當前環境中將人工智慧和高效能計算融合到一起的組織來說，高效能計算和人工智慧的融合勢在必行，不過，仍可利用現有的基礎設施作為起點，開始接下來的融合之旅。
在融合之旅開始之前，使用者通常要檢視自己的業務與任務目標，明確人工智慧可以在哪些方面幫助實現更快、更經濟或更準確的高效能計算結果。而新的人工智慧開發者，當務之急是確保自己的投資專注於從現有的基礎設施中收穫更多的價值，同時開發和優化演算法，對模型進行訓練以滿足企業需求。而如何對人工智慧工作負載進行優化是大家最棘手的問題，在大多數高效能計算中心，現有的基礎設施均為基於英特爾® 至強® 處理器的集群，這使得使用者在不能確定是否真正需要或如何有效利用現有基礎設施之前，並不需要投資新的、昂貴的加速器或 gpu，這樣的選擇可謂貼心。
持續優化 在高效能計算環境中釋放ai潛力化解ai落地難的尷尬問題，高效能計算來助力。那麼，什麼樣的平台與架構，能讓這場融合之路暢快無阻呢？助力企業在高效能計算環境中研究、規劃和實施人工智慧功能，還得看英特爾至強® 處理器的高效能計算架構。那麼，企業如果選擇自己開發演算法，則需要一開始就專注於針對現有的英特爾® 架構環境優化演算法；如果是選擇使用雲端現成的工具測試演算法，則需要使用資源也是針對現有的基礎設施進行優化。除此之外，英特爾致力於確保基於英特爾® 至強® 可擴充套件處理器的最新計算平台，已針對常見的人工智慧框架進行了優化。
當融合之旅漸漸開始，接下來要做的便是為擴大規模與進一步發展做好準備，而挑戰則是將其向整個組織擴充套件以進行全面部署，為了實現這一目標，編寫的應用需要能充分利用高效能系統中的功能，可在 cpu 的所有核心上執行，並可擴充套件至整個高效能計算集群的多個節點。利用這些功能，清楚地了解訓練模型所需的時間和頻率，從而來決定是否能夠高效地擴充套件，並從運算角度判斷需要在哪些方面進行投資。對於那些想要快速啟動並投入執行的組織來說，英特爾與其他行業領先企業合作開發了面向高效能計算的英特爾® 精選解決方案，這是面向快速部署基礎設施的技術套件，已針對分析集群和高效能計算應用進行了優化，旨在縮短實現突破、提供可行洞察和設計新產品的時間。
隨著高效能計算與人工智慧功能的逐漸演進，新的挑戰與機遇也將不斷出現。不過，可以確信的是，只要企業明確目標，在人工智慧應用的部署與規劃下，與高效能計算環境的融合，將會令其取得長遠的成功。不止於人類大腦奧秘的探索，更多大有作為的應用將會在融合之路上得以實現，其等待的時間或許不會太久。
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