Dell EMC AI就绪型解决方案:把握市场机遇与服务升级

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Dell EMC AI 就绪型解决方案,旨在帮助企业从AI可行阶段过渡到高度准备阶段,抓住日益增长的AI、机器学习和深度学习市场需求。随着行业在AI领域的突破,特别是深度学习技术的进步,高性能计算的普及使得AI技术变得更为易用且成本效益高。数据量的爆炸性增长为AI应用提供了丰富的素材,推动着全球AI市场价值的迅速膨胀,预计到2025年将达到1,900亿美元以上,年复合增长率超过36%。 销售指南专为Dell内部员工和渠道合作伙伴设计,强调了AI市场带来的巨大机遇。IDC的数据显示,企业对AI的采用率不断提高,75%的企业计划将AI融入至少一个应用程序,这为销售团队提供了广阔的潜在市场。通过销售Dell EMC的服务器、存储、网络、数据中心解决方案、工作stations、软件和服务,AI销售人员不仅能启动大型项目,而且可以建立长期的业务关系,因为AI项目的成功依赖于大量数据整合,这将进一步推动项目的扩展。 Dell EMC作为行业的领导者,提供全方位的支持,包括专家团队在全球范围内的协助,帮助合作伙伴发掘现有客户的潜在需求,并寻找新的AI解决方案用户。他们不仅关注扩大交易规模,更关注通过AI技术提升客户的业务效率和竞争力。因此,对于任何寻求在AI市场中立足的销售团队来说,Dell EMC AI 就绪型解决方案是一个值得推荐的有力工具,它可以帮助企业在快速发展的AI浪潮中稳健前行,实现持续的收入增长。
2023-02-27 上传
⼈⼯智能解决⽅案 ⽂章⽬录 什么是⼈⼯智能 其实⼈⼯智能可以简单的概括为通过⼈为的⽅式,创造⼀个可以达到或者是超越⼈类智能的处理⽅式的机器。 发展趋势 监督学习->深度学习、强化学习->⾮监督学习、知识推理 监督学习:利⽤⼀组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习 深度学习:模仿⼈类的神经⽹络,建⽴简单模型,按不同的连接⽅式组成不同的⽹络 ⾮监督学习:可以在未知的样本当中发现隐藏的结构特点,并进⾏学习。 机器学习的本质 找⼀个函数 可以分为三个步骤 1. Function set(建⽴模型) 2. goodness of a function(评价模型) 3. Find the best function(找出最佳函数) 上述为基本步骤,最终得到的模型可能只是最适合实验条件下的基础模型,对于真实的情况还是存在⼀定的偏差,所以还是要返回进⾏⼆次 优化训练。 深度学习vs传统机器学习 如上图, 我们可以拿"宠物⼩精灵"为例 传统机器学习,主要是由⼈,也就是设计者来规划好⼀些特征。例如"⾝⾼"、"体重"、"属性"等,机器通过设计者规划好的这些特征 点对已有的数据进⾏学习,并分类。最终可以分辨出新的⽬标。(因此在⼈⼯设计特征这部分的⼯作量也占了较⼤的⽐例) 深度学习:模仿⼈类的神经⽹络,由机器⾃动的设置⼀些特征权重去训练出它的模型,不需要⼈⼯为它设置特征点。 应⽤场景 教学实训场景 通过Atlas 200 DK 开发者套件,⽼师和学⽣都可以使⽤个⼈PC,通过USB接⼝接⼊到开发板上。在200 DK当中包含了海思3559芯⽚以 及Atlas 200 AI加速模块,可以为使⽤者提供强⼤的算⼒⽀持。 互联⽹场景 典型的⼀个⽤法就是与⼤数据相结合⼀起使⽤,通过⼤数据获取到⼤量的数据集,再利⽤AI的⼀些算法对数据进⾏分析统计,来使数据增 值。 电⼒⾏业场景 运营商场景 ⾦融场景:OCR、智能安防等等 ⼩结:⼈⼯智能的应⽤场景⾮常⼴泛,涉及到各⾏各业,在⼤数据时代,⼤量的数据需要及时处理的情况下尤为明显。 ⼈⼯智能挑战和解决⽅案 挑战 AI的概念早在上个世纪五六⼗年代就已经提出来了,但是由于受到算⼒的限制没有发展起来。 举个例⼦,你对⼀个模型进⾏训练,但是算⼒不⾜,可能你的训练需要1周才能出结果,⽽且训练出来的结果不⼀定是⾮常合适的。所以这 就会让开发者很沮丧。 图中也是列出了过去和现在的⼀些对⽐,通过这张图可以了解到为什么AI的概念提出的很早,但是到现在才得以快速发展。(主要还是算⼒ 的问题) 从这张图上可以看出来,在早些年,⼈⼯智能经历过两次⾼潮,两次寒冬。 第⼀次⾼潮-是因为出现了很多顶级的算法,研究者们看到了曙光。 第⼀次寒冬-发现逻辑证明器、感知器、增强学习等等只能做很简单、⾮常专门且很窄的任务,稍微超出范围就⽆法应对。当时的计算机有 限的内存和处理速度不⾜以解决任何实际的AI问题。 第⼆次⾼潮-出现了专家系统,专家系统的能⼒来⾃于它们存储的专业知识,知识库系统和知识⼯程。 第⼆次寒冬-但是专家系统的实⽤性仅仅局限于某些特定情景,⽽且费⽤⽅⾯也不太经济,于是政府减少相关经费⽀出。 第三次⾼潮-由于算⼒的提升,更优秀的算法出现,数据体量的增⼤,⼈⼯智能再⼀次⽕热起来。 华为全栈全场景AI解决⽅案 所谓全栈指的是从底层到最上层的架构 最底层- 芯⽚,主要有五⼤系列产品组成:昇腾的Nano、Tiny、Lite、Mini、Max这些。昇腾310属于Ascend-Mini系列。昇腾910属于 Ascend-Max。 芯⽚使能-华为⾃主开发的,CANN 芯⽚算⼦库 框架-MindSpore是华为⽀持云、边、端独⽴的和协同的统⼀训练和推理的框架。还包括Google的TensorFlow,Facebook推出的 PyTorch等等。 应⽤使能-华为有⼀个AI训练平台叫ModelArts,在华为公有云上有专门的服务。 再往上就是Ai的应⽤。 以上就是全栈。 全场景指的就是:适合于云边端各个场景下,例如消费终端、公有云、私有云、边缘计算、IoT⾏业终端等等。 Altas产品全家桶 介绍⼀下上图中的各种⼩东西 部件: Atlas 200,以Ascend 310为核⼼的加速模块 Atlas 300,由4颗Ascend 310组成的加速卡 Atlas 200 dk 开发者套件,⼀个开发平台,个⼈PC可以接进去进⾏开发 AI服务器: Atlas 500,AI智能⼩站 G5500、G2500这些异构服务器 通过这些服务器来进⾏AI计算加速。 AI解决⽅案: 主要包括图中所⽰的⼀些⼀体机提供各种场景下的解决⽅案。 最后可以通过两个介绍Ascend310和Ascend910芯⽚的视频来总结这章的内容。(博客⾥就不发了,私藏-
2021-07-09 上传