Содержание
- Ускоренное обучение
- Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
- ИИ сейчас, а не позже
Источник: Weerapat1003 / Dreamstime.com
вынос:
Две из самых важных тенденций в технологии - машинное обучение и облачные вычисления - объединяются, и это наверняка вызовет некоторые инновации (и некоторые сбои) на предприятии.
Большая часть краткой истории облачных вычислений характеризовалась стремлением предоставлять массовые вычисления и услуги хранения по самой низкой цене. Идея заключалась в том, что как только предприятие привыкнет к облаку в качестве более дешевой альтернативы традиционной инфраструктуре данных, оно сможет использовать более специализированные услуги, которые приносят более высокие доходы.
В преддверии нового года эта стратегия окупается лучше, чем ожидали большинство людей. Предприятие не только становится все более склонным переносить критически важные рабочие нагрузки в облако, но и ищет все более разнообразный портфель интеллектуальных и когнитивных услуг, которые в данный момент просто не существуют нигде, кроме облака.
Ускоренное обучение
В качестве примера можно привести экземпляры Amazon P3, которые компания недавно обновила с помощью нового графического процессора Nvidia Volta. Как отмечает HPC Wire, Amazon обходит текущую линейку ускорителей Pascal в пользу Volta 100, который предлагает пропускную способность Pascal в 12 раз выше для приложений, таких как обучение с глубоким обучением и логический вывод. Каждый экземпляр P3 теперь поддерживается процессором Intel Xeon E5 и до восьми V100, каждый из которых имеет более 5000 ядер CUDA и 640 ядер Tensor, обеспечивающих производительность до 125 терафлопс и производительность смешанной точности. Экземпляры P3 в настоящее время доступны в восточном и западном регионах США, а также в регионах ЕС и Азиатско-Тихоокеанского региона с помощью покупки по требованию или по резервированным или спотовым ценам.
Тем временем Google поворачивает свое мастерство ИИ к специализированным решениям для ключевых отраслевых отраслей, таких как здравоохранение. Компания налаживает тесные связи с ключевыми разработчиками приложений, используя свою платформу машинного обучения Launchpad Studio, которая стремится развивать стартапы, которые могут значительно улучшить - или нарушить, в зависимости от вашей точки зрения, - установленные бизнес-процессы. Среди первых получателей - Augmedix, который использует платформу Google Glass для автоматизации обработки рецептов, и BrainQ, который использует нейронные сети и машинное обучение для настройки лечения травм головного и спинного мозга. Другие проекты включают в себя достижения в технологии «подключи и работай» и улучшенные возможности компьютерного зрения, которые могут помочь исследователям понять биомеханику инфекции. (Получите основы машинного обучения в Машинном обучении 101.)
Для такой компании, как Microsoft, которая широко представлена как в облаке, так и в центре обработки данных, AI является эффективным инструментом, помогающим клиентам максимально эффективно использовать гибридную инфраструктуру. EWeek сообщает, что компания добавила возможности искусственного интеллекта для платформы SQL Server 2017, а также поддержку Linux и DevOps-дружественные приложения и контейнеры. В то же время облако Azure доступно для выполнения масштабных рабочих нагрузок, которые генеральный директор Джон Чирапурат называет стратегией «данные плюс ИИ». Цель состоит в том, чтобы использовать такие службы, как машинное обучение Azure, для поддержки Hadoop и других рабочих нагрузок, связанных с большими данными, чтобы позволить предприятию быстро наращивать стратегии IoT и цифрового преобразования в той инфраструктуре, которую они считают наиболее подходящей для своих нужд. (Узнайте больше о больших данных в облаке в облаке: окончательный инструмент для успеха больших данных.)
Даже лидеры прошлых ценовых войн «гонка на дно» начинают видеть преимущества более интеллектуального уровня обслуживания. Специалист по хранилищам Box недавно представил новую платформу BoxSkills, призванную помочь клиентам повысить ценность данных, которые они помещают в репозитории Box. Система использует машинное обучение и другие инструменты для управления метаданными, запуска рабочих процессов, применения управления политиками и выполнения множества других функций для преобразования простого массового хранилища в функциональный бизнес-актив. Ключевыми решениями в рамках новой платформы являются интеллектуальные средства обработки изображений, аудио и видео, которые добавляют доводы к загруженному контенту для улучшенного поиска и поиска, а также инструмент Box Graph, который непрерывно изучает взаимодействие людей и контента для обеспечения более прогнозируемого, персонализированного и согласованного взаимодействия. ,
Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.
ИИ сейчас, а не позже
Безусловно, предприятие, вероятно, со временем создаст свои собственные возможности ИИ, но это займет некоторое время из-за нормальных циклов обновления различных аппаратных и программных платформ. Облако теперь предоставляет ИИ, и в масштабах, и в ценовых категориях, которые позволяют даже небольшим предприятиям начинать обрабатывать данные, как будто они были членами Fortune 100.
Поскольку организации начинают зависеть от цифровых услуг не только в качестве добавочной стоимости для существующих продуктов, но и в качестве основных источников дохода, сохранение преимущества над конкурентами сводится к тому, насколько хорошо они могут использовать данные, имеющиеся в их распоряжении. А поскольку объемы, которые уже находятся на рекордных уровнях, снова собираются взорваться, только интеллектуальная, автоматизированная и высокоорганизованная аналитическая экосистема сможет справиться с нагрузкой.
Таким образом, для предприятия ИИ в облаке представляет собой единственную жизнеспособную возможность на данный момент как с точки зрения скорости, с которой должны быть развернуты интеллектуальные возможности, так и масштаба, на котором они должны работать. И чем умнее становится облако, тем привлекательнее оно для тех видов рабочих нагрузок, которые будут определять службы данных следующего поколения.