人工智能修炼之路(十)--中国AI计算面临问题

     当前AI计算发挥在那的主要挑战及发展建议和展望:

    (1)算力->异构计算+云

    (2)数据->数据共享+整合

    (3)从实验室到实际应用->能力输出与生态建设

   (4) 从应用场景到行业解决方案->行业洞察和痛点分析

   目前中国AI计算发展面临四大挑战:

   (1)算力的发展并未达到需求。建议通过异构计算和云的结合来解决算力的问题;

   (2)数据量仍有限。报告指出可以采用数据共享+整合方式来解决。

   (3)AI计算力在从实验室到实际应用的过程中还存在很多问题,这需要能力输出与生态建设作为支撑;

   (4)从应用场景到提供完善的行业解决方案之间仍存在着差距,这份报告指出若想缩小距离实现跃进,则需要准确的行业洞察和痛点分析。

   三个重要的变化趋势:

 (1)在AI的应用研发周期上,业内希望尽可能地缩短研发周期,提升创新效率,因此大家越来越关注AutoML,试图通过自动化的方式寻找最合适的模型,用机器的计算力替代原本要消耗很多人力的时间;

(2)在AI应用要上线部署时,如何节省线上运营成本成为企业越来越关注的重点,可定制的计算成为大家愈发重视的技术;

(3)当AI成为企业整个研发中举足轻重的部分时,越来越多的客户希望吧AI和已有的IT技术设施进行整合集成,这就是AI+云的变化。

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