AI 计算

什么是 AI 计算？

• AI 计算是基础设施的基础，使人工智能系统能够从数据中学习、进行预测、生成内容并自动做出决策。
• AI 计算通常使用 GPU、加速器、高速网络、可扩展存储和 AI 软件框架来高效处理大型数据集。
• 企业使用 AI 计算来改进决策、自动化工作流程、检测风险、推出个性化体验，并将 AI 项目从测试转向生产。
• AI 计算可以在云、本地、私有云、边缘或混合环境中运行。

简而言之，AI 计算是让 AI 发挥作用的技术。它为 AI 应用提供了学习、响应和改进所需的计算能力和数据访问。

例如，当 AI 助手回答问题、欺诈检测系统标记可疑付款或医疗保健工具分析医疗影像时，AI 计算正在幕后支持这些工作。AI 应用正是人们所看到的景象。AI 计算环境是处理数据并运行模型的设施。

AI 计算通过将大量数据转化为更快、更有用的洞见，帮助企业做出更明智的决策。AI 模型可以寻找模式、预测结果、检测异常、推荐操作并自动执行日常决策。

例如，企业可使用 AI 计算来预测需求、检测财务欺诈、改善客户细分、预测设备故障、优化供应链或打造个性化数字体验。

其价值不仅仅在于 AI 模型，而且来自于能够大规模处理数据、可靠运行模型，并快速提供深刻见解，以便人员、应用和业务流程能够根据这些情况采取行动。

AI 计算的工作原理是将数据、模型、处理器、加速器、软件、存储和网络整合到一个支持 AI 工作负载的环境中。

这个过程通常从数据开始。收集、清理、整理和准备数据以供 AI 模型使用。在训练期间，模型会从这些数据中学习模式。在调优期间，可以针对特定业务用例优化模型。在推理期间，经过训练的模型会分析新数据并生成输出。

这种输出可以是答案、预测、建议、分类、图像、摘要、警报或自动操作。

AI 计算可以在公有云、私有云、内部数据中心、边缘位置或混合环境中运行。位置是否合适取决于性能、延迟、成本、安全性、数据控制和合规性需求。

AI 计算可帮助组织更快地处理数据、构建更强大的 AI 模型并更高效地运行智能应用。

常见优势包括：

• 加快 AI 模型训练和调优。
• 提高推理性能
• 更好地支持生成式 AI 和深度学习。
• 更高效地使用大型数据集。
• 提高 AI 项目的可扩展性。
• 改进自动化和决策。
• 支持云、数据中心、私有云、边缘或混合环境中的 AI。
• 从 AI 试点到生产的更强途径。

最大的优势在于 AI 计算可帮助组织实施 AI。团队无需将 AI 视为一次性实验，而是可以为 AI 开发、部署、监控和扩展奠定可重复的基础。

AI 计算可能具有挑战性，因为 AI 工作负载通常需要专门的基础设施、海量数据和细致的运维规划。

常见的挑战包括：

• 选择适合训练、调优和推理的基础设施。
• 管理 GPU 和加速器的可用性。
• 准备和管理大型数据集。
• 控制基础设施成本和能源使用。
• 跨团队和环境扩展 AI 工作负载。
• 保护敏感数据、模型和 AI 系统。
• 跨边缘、云、私有云和数据中心环境管理 AI。
• 将 AI 项目从试点转变为可靠的生产运营。

这些挑战正是组织需要 AI 计算策略的原因，其中包括基础设施、数据管理、软件、安全性、运维和生命周期规划。

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