AI 计算 什么是 AI 计算？
AI 计算使用专门的硬件和软件来复制人类智能，例如学习、推理、解决问题和决策。凭借改进的算法和快速处理能力可处理大型数据集，这使机器人能够独立完成复杂的任务。
- AI 计算的定义
- AI 计算的工作原理
- AI 中的 GPU 计算
- AI 计算的历史
- AI 计算的应用
- HPE 和 AI 计算
AI 计算的定义
AI 计算的定义：AI 计算涉及使用专门的硬件和软件使机器能够以类似人类的智能完成工作。它包括使用以人类方式学习、推理和决策的算法自主处理海量数据。
人工智能推动了机器人、自然语言处理、计算机视觉和预测性分析技术的发展。
关键 AI 计算组件：
- 算法：用于数据分析和决策的机器学习和深度学习模型。
- 数据：大型数据集训练 AI 模型，以实现准确的预测和性能。
- 处理能力：专用硬件，如 GPU（图形处理单元）、TPU（张量处理单元），以及其他用于密集计算的 AI 加速器。
- 软件框架：用于创建和部署 AI 模型的 TensorFlow 和 PyTorch。
- 云计算和边缘计算：适用于本地或互联网 AI 应用的可扩展平台。
AI 计算的优势：
- 效率和自动化：自动执行繁琐及重复性操作以提高生产力。
- 增强决策能力：提供数据驱动型预测。
- 个性化：定制营销和医疗保健体验。
- 可扩展性：工作负载适应性强，适合多样化业务。
- 创新：推动自动驾驶汽车和先进医学诊断的发展。
AI 计算为智能系统开辟了新应用领域，这些智能系统基于大数据进行学习和调整适应，从而推动技术与社会的发展。
AI 计算的工作原理
AI 计算的作用：
- AI 计算过程概述：收集并准备用于 AI 计算的大型数据集，通过专门的算法从中找到模式、得出见解。这些方法通常指机器学习或深度学习，通过指导模型找出数据联系。然后，这些训练好的模型用于预测、分类以及自动进行选择。技术则基于新数据进行学习以提高准确性和效率。
- AI 计算中的机器学习：机器学习 (ML) 是 AI 计算的基础，它让系统无需编程就可从数据中学习。历史数据用于训练 ML 模型进行预测或决策。深度学习使用神经网络处理包括照片、视频和文本在内的非结构化数据。随着机器学习调整适应并取得进步，AI 系统变得更加可靠和灵活。
AI 计算实例：
- 医疗保健：采用 AI 技术的图像分析系统可准确识别癌症之类的疾病。
- 零售：推荐引擎分析用户活动和偏好，以提供个性化购买体验。
- 交通运输：AI 处理传感器数据并实时做出选择，以确保自动驾驶汽车安全导航。
- 金融：欺诈检测系统会识别可疑交易。
- 客户服务：AI 聊天机器人和虚拟助手可改善实时帮助。
AI 计算利用数据、机器学习和复杂算法跨领域创新并改变解决问题和决策的方式。
AI 中的 GPU 计算
AI 中的 GPU 计算：GPU 计算利用图形处理单元 (GPU) 执行复杂的 AI 计算。GPU 可同时执行数千项操作，非常适合深度学习和神经网络训练等 AI 工作负载。CPU 则按顺序处理较少的作业。由于速度快、可扩展性强，GPU 对于当前的 AI 计算至关重要。
GPU AI 计算的优势：
- 并行处理：GPU 可进行多任务处理，减少了 AI 模型计算时间。
- 高吞吐量：GPU 优化了 AI 矩阵计算，可处理海量数据集。
- 高能效：对于 AI 任务，GPU 的每瓦性能优于 CPU。
- 更短的训练时间：在 CPU 上需要几天时间才能完成的深度学习模型在 GPU 上可能只需几小时就能完成训练。
- 可扩展性：GPU 群集和多 GPU 配置可处理大型 AI 项目。
GPU 加速的 AI 框架和库：
- TensorFlow：支持 GPU 的深度学习模型训练和推理。
- PyTorch：常用的 GPU 加速研究和生产框架。
- CUDA（统一计算设备架构）：NVIDIA 的并行计算技术让开发人员能够高效地利用 GPU 功能。
- CuDNN（CUDA 深度神经网络库）：提高深度学习应用的 GPU 性能。
- TensorRT：用于优化训练后的 AI 模型推理的 NVIDIA 库。
AI 计算的历史
AI 计算的历史
自 20 世纪中叶以来，AI 计算取得了长足发展。符号 AI 的研究始于 20 世纪 50 年代，最初尝试基于逻辑来模仿人类的推理。20 世纪 80 年代，机器学习依赖于从经验中得出的数据驱动型算法。得益于 GPU 和大数据，在 21 世纪 10 年代，深度学习彻底改变了 AI 计算，使神经网络能够处理复杂的图像识别、自然语言处理和其他难题。AI 计算采用尖端技术和软件，具有无可比拟的效率和可扩展性。
AI 计算发展里程碑：
- 1950 年：Alan Turing 为机器学习开发了图灵测试。
- 1956 年：达特茅斯会议为 AI 研究奠定了基础。
- 20 世纪 60 年代：使用 AI 开发了第一个聊天机器人 ELIZA。
- 20 世纪 80 年代：随着神经网络开始使用反向传播，机器学习兴起。
- 1997 年：IBM 的“深蓝”计算机击败 Garry Kasparov，展现出 AI 的强大战略能力。
- 2012 年：AlexNet 在 ImageNet 上的胜利证明了 GPU 驱动型深度学习的威力。
- 2023 年：ChatGPT 和 Stable Diffusion 等代际性 AI 模型通过复杂的内容和类似人类的交互为企业带来颠覆性改变。
AI 计算对行业的影响：
- 医疗保健：AI 加速药物开发、增强诊断能力并定制治疗方案。
- 金融：改进算法交易、欺诈检测和风险分析。
- 零售：提供个性化购物体验并优化库存。
- 交通运输：推动无人驾驶汽车、智能交通系统和物流优化。
- 制造业：实现预测性维护、机器人技术和质量控制。
- 娱乐：推动推荐系统、AI 驱动型内容以及虚拟现实技术 (VR) 的发展。
AI 计算机通过解决复杂问题、提高效率和创新为企业带来颠覆性改变。
AI 计算的应用
AI 计算在医疗保健领域的应用：
- 改进诊断和个性化医疗：AI 模型越来越多地用于准确评估 X 射线和 MRI 等医学图像，以检测癌症、心脏病和神经系统疾病。AI 基于大量的基因和临床数据库数据进行计算来定制治疗方法，通过为特定患者量身定制医疗方案来提高治疗效果。
- 疗法发现和临床决策支持：AI 可分析生物数据以预测治疗效果，从而加快药物发现速度。采用 AI 技术的临床决策支持系统通过提供基于证据的建议、提高诊断准确性并最大限度地减少人为错误来改善患者护理。
AI 计算在商业和金融领域的应用：
- 欺诈检测和预测性分析：采用 AI 技术的系统实时监控金融交易，以发现可能预示着欺诈或财务风险的违规行为，从而加快处理威胁的速度。AI 的预测性分析通过预测需求、消费者行为和销售模式来改善库存管理和战略性决策。
- 自动化与运营效率：AI 聊天机器人和虚拟助手通过更快地回答问题和提高满意度来改善客户服务。在商业领域，数据输入和文档处理通过 AI 实现自动化，从而提高生产力、节省开支，并且让员工能够腾出时间从事更高级别的活动。
AI 计算在其他行业的应用：
- 交通运输：AI 分析传感器数据、为自动驾驶汽车提供导航并确保安全。
- 零售：AI 优化供应链，提供个性化购物体验，并根据客户偏好推荐商品。
- 娱乐：Netflix 和 Spotify 利用 AI 算法根据用户行为推荐内容。
- 制造业：AI 可提高产线效率、增加机器正常运行时间以及改善预测性维护。
最后，AI 计算通过自动化流程、优化决策和提供切实可行的洞见，从而推动全行业改进。
HPE 和 AI 计算
HPE 在 AI 计算解决方案方面处于领先地位，可帮助企业借助 AI 进行变革。HPE 将 AI 计算与先进的基础设施和云技术相结合，帮助企业利用机器学习、深度学习和数据分析。HPE 的 HPC 和 AI 专业知识提供了强大的解决方案，以满足 AI 应用不断增长的计算能力需求。
HPE 的 AI 计算产品：
- HPE Private Cloud AI：了解 HPE Private Cloud AI 如何简化访问、部署、保护和编辑 AI 应用的过程。
- HPE Cray Supercomputing：在 AI 时代，利用 HPE Cray Supercomputing、HPC 和 AI 解决方案与服务加快创新和探索步伐。
- HPE ProLiant Compute：获得从数据中心到边缘优化任何工作负载所需的性能。
