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人工智能软件：从数据到洞察力的桥梁 无处不在的人工智能 (AI) 有可能改变每个行业并改善地球上每个人的生活。
事实上，我们每天都听到人工智能的新突破，从检测癌症和玩游戏，到创造“有感觉”的聊天机器人和制作引人注目的艺术。人工智能的目标很简单：加速“数据洞察”。我们已经看到人工智能基础的巨大进步——“数据、计算和算法”的指数增长。数据，以总字节数衡量，单位为 (1021)。计算，以每秒操作的硬件执行能力衡量，单位为 (1015) 到 (1018))。和以神经网络中的参数数量衡量的算法已经超过 1 万亿（1012).
然而，研究发现，87% 的 AI 概念没有部署，原因有多种，包括性能、基础设施以及多供应商软件和工具。随着数据集的增长和系统变得更加复杂网站优化，开发人员面临着人工智能实施和部署的新挑战。因此，由于开发人员花费宝贵的时间和资源来解决技术、流程和组织问题、处理失败的项目和更新代码，因此实现业务目标的速度明显变慢——所有这些都会产生额外的成本。AI 是一个端到端的问题，需要端到端的支持。要真正体验无处不在的 AI，开发人员和数据科学家需要将计算、数据和算法结合在一起。对于那些希望在组织内扩展 AI 应用程序的人，关注人类生产力和计算机性能的原则是关键。 the Gap AI软件是在“计算和算法”的支持下网站优化，从“数据到洞察”的桥梁。尽管如此，仍需要为数以百万计的数据科学家和开发人员建立这个软件桥梁，他们的人工智能应用程序又被数十亿用户使用。人工智能软件可以提高人类的生产力，让人工智能无处不在。为了推动人工智能的采用，行业必须实施一些方法，使开发人员和数据科学家更容易在当前人工智能解决方案和算法的基础上进行构建，或者开创新的解决方案和算法。人工智能的广泛应用不应该需要人工智能博士学位。因此，确保数据和基础设施易于访问同样重要。
这些可能包括 AI 分析工具包、开发和部署工具包、端到端分布式 AI 工具包、参考工具包和工具包。此外，特定领域的工具包、低代码或无代码开发环境、数据标记和增强工具、偏差检测工具以及迁移学习、联邦学习等工具。所有这些都是开放的、基于标准的、统一的和安全的，使开发人员和数据科学家能够更轻松地设计数据以及构建和部署 AI 解决方案。例如，一些工具可以将人类生产力提高十倍以上。加速 AI 软件在 AI 应用程序生命周期的每个阶段都没有“一刀切”的软件解决方案，因为它因垂直领域和用例而异。因此，行业内的领导者必须在开源工具上进行合作。例如，正在合作，通过引入开源 AI 参考工具包来帮助企业进行创新并加速其数字化转型之旅。这些参考工具包可以将解决问题的时间从几周缩短到几天网站开发，通过克服专有环境的限制，帮助数据科学家和开发人员更快、更低成本地训练模型。AI软件可以通过自动软件优化来提高计算机性能。软件 AI 加速的影响可能很大，在许多情况下可以达到 10 到 100 倍。计算机性能通常是 IT 团队工作的主要要求，因为 AI 工作负载的资源和计算密集型性质可能导致成本或计算时间限制。硬件 AI 加速需要补充软件 AI 加速，因为它可以实现性能优化。
如果没有高级软件优化，OR 利用率可能会非常低，尤其是在发布新硬件时。这意味着超过一半的硬件执行能力处于空闲状态。软件 AI 加速可以通过减少训练长度、推理时间、能耗、内存使用和成本来帮助提高 AI 硬件的性能，同时保持高水平的性能和准确性。这是简化智能应用程序开发和部署的关键。AI无处不在考虑到AI工作负载的多样性网站优化，为用户提供更多选择的异构架构策略最适合硬件，这与这些模型的性能直接相关。CpU、GpU、自定义 AI 加速器，甚至具有内置 AI 加速功能的 FpGA 都可以发挥作用。此外，AI 软件可以提供一致的用户界面，允许用户和开发人员根据工作负载从一个硬件加速器转移到另一个硬件加速器。人工智能在所有行业中都在增长。预计到 2022 年，仅全球 AI 软件收入就将达到 625 亿美元，比 2021 年增长 21.3%。
人工智能软件是通向无处不在的人工智能、提高人类生产力和计算机性能的桥梁。为了体验无处不在的 AI，开发人员和数据科学家需要简化与 AI 系统相关的流程，通过具有自动化功能的软件确保生产力，并找到可以在开放的生态系统和安全的跨架构环境解决方案中优化 AI 工作负载性能的工具。只有这样，企业才能将人工智能应用到各个领域。