2020
03/04
在数据、基础架构更新换代以及机器学习和深度学习 (ML/DL) 工具包日益普及的推动下,人工智能 (AI) 解决方案正在迅速成为企业数据中心的支柱。在汽车、医疗保健、生命科学、金融、技术、零售业等各行各业的企业中,AI 将数据转化为深入见解。数据现已成为保险(预测性 AI 消除了承保的风险)、金融(实时深度学习可在发生欺诈时识别出来)乃至数据中心管理(分析模式以预测故障和可扩展性问题)等行业中的竞争优势。
人工智能(特别是深度学习)为如何将数据提供给使用它的计算引擎提出了新的要求。在数据中心部署人工智能所面临的新现实情况改变了密度、吞吐量、并发乃至横向扩展数据体系结构变化的需求。IT 必须用不同的思维考虑将存储和计算结合在一起,以实现 AI 对企业的承诺。
本白皮书介绍了企业中的深度学习和人工智能如何为数据中心体系结构带来新的工作流和挑战。它还说明了如何通过专门设计的基础架构体系结构来构建解决方案,以使横向扩展计算和存储更紧密地结合在一起。
深度学习需要将大量数据输送给处理器,不能让处理器等待数据输入。将计算与适合的存储技术(如 Dell EMC Isilon 系列)适当地结合在一起,让数据可以按照处理器的速度输入机器学习管道。恰当平衡的系统可加快创新速度,并为 IT 组织和依赖它们的数据科学家提供灵活性和敏捷性。
现在看来,每个人都看过《经济学人》那个以石油钻塔为背景,宣称数据是“世界上最宝贵的资源”的著名杂志封面。1 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)
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