主頻和AI算力關系

1. 目前的AI技術與5G有什麼關聯

在上海的一家麥當勞，當你站在餐台前點完美食，已經無需掏出手機埋單，只需要走到自主付款設備前，通過人臉認證，幾秒內就能完成付款。

紐約中央公園是慢跑者的天堂，你帶上最新款的藍牙耳機設備，一位實時的健身教練伴你左右，它不僅會根據你跑步的實時速度給你建議，甚至還會為你播放你最愛的音樂，甚至說些笑話將你逗樂。

每天迎來送往的機場，長相甜美的航空公司地勤親切地為你解決著各種問題，不管再刁鑽的顧客，它總能微笑應對，甚至還會在解決問題的當下，給旅客提供實用的行程建議，是的，和以往不同之處在於，這位地勤可能只是一台高精度的引導機器人。

在地球的每個角落，有關於AI的革命正在展開蝴蝶效應，即便是小小的改變，也會在我們身邊形成巨大的風暴。所有人都知道，這是一場有關於人類未來的技術革新，而藉助於5G的發展，AI也將翻天覆地。

人工智慧就像網路，已無處不在

二十年前，我們剛剛擺脫模擬信號，數字通訊浪潮正在席捲，互聯網還只是教科書中陌生的代名詞，普通人很難意識到，互聯網會重新定義著世界。現如今，這個由高速網路鎖構築的世界已經變得越來越緊密，谷歌和網路等搜索引擎成為我們獲取信息的入口、Facebook等社交應用變成了生活必需品，以阿里巴巴為首的電商平台不僅嚴重沖擊著線下渠道，其體量甚至已經足夠挑戰世界第五大經濟體。

從衣食住行到尖端科學，互聯網已經成為世界的主宰，而人工智慧無疑也將成為世界的下一個「爆點」。

2017年同樣是5G發展至關重要的一年，3GPP在這一年正式進入了5G標准化研究階段，從2月的巴塞羅那MWC開始，幾乎在任何科技展上，5G都是絕對的熱點話題。

事實上，中國關於5G網路的實驗已經鋪開，高通聯合中興、中國移動已經完成全球首個5G新空口規范的互操作性測試。新技術在試驗中實現了每秒數千兆速率傳輸以及更低的延遲。IMT2020（5G）推進組已經正式發布了5G技術研發試驗第三階段第一批規范，而包括高通在內的多家公司也基於R15規范的新空口部署做出貢獻，其中高通的毫米波技術以及驍龍X50 5G數據機系列產品也是重要的技術推動者。

2. AI算力平台的算力怎麼評估

單CPU 的發展已經不能滿足實際應用的需求，AI 時代必須要依靠並行計算。目前，並行計算的主流架構是異構並行計算平台。如果您需要算力方面的服務，可以去十次方了解下。

3. 大數據和人工智慧有什麼關系呀

人工智慧和大數據的關系是非常緊密的，實際上大數據的發展在很大程度上推動了人工智慧技術的發展，因為數據是人工智慧技術的三大基礎之一（另兩個基礎是演算法和算力）。從當前人工智慧的技術體系結構來看，當前的人工智慧對於數據的依賴程度還是非常高的，也可以說沒有數據就沒有智能。

要想理解人工智慧和大數據之間的關系，可以通過機器學習來進行描述，一方面機器學習是人工智慧技術的重要組成部分，另一方面機器學習在大數據領域也有廣泛的應用，所以機器學習可以看成是人工智慧和大數據之間的橋梁。

機器學習有五個大的步驟，包括數據收集、演算法設計、演算法實現、演算法訓練和演算法驗證，完成驗證的機器學習演算法就可以在實際場景中應用了。通過機器學習的步驟可以發現，數據收集是機器學習的基礎，沒有數據收集就無法完成演算法訓練和演算法驗證，實際上數據對於演算法設計也有非常直接的影響。從這個角度來看，在進行人工智慧研發之前，首先就要有數據。

目前機器學習不僅在人工智慧領域有廣泛的應用，機器學習也是大數據分析的兩種常見方式之一，所以很多大數據行業的從業者，通過機器學習也可以比較順利地轉向人工智慧領域，這也在一定程度上模糊了大數據和人工智慧之間的技術邊界。實際上，目前很多從事人工智慧研發的企業都有一定的大數據基礎，這也是為什麼很多互聯網企業能夠走在人工智慧研發前列的原因之一。

最後，大數據和人工智慧的發展還需要兩個重要的基礎，分別是物聯網和雲計算，物聯網不僅為大數據提供了主要的數據來源渠道，同時也為人工智慧產品的落地應用提供了場景支撐，而雲計算則為大數據和人工智慧提供了算力支撐。所以，從事大數據和人工智慧領域的研發，也需要掌握一定的物聯網和雲計算知識。

4. 深度學習和AI有什麼關系，學習什麼內容呢

深度學習是實現人工智慧的手段之一。人工智慧是一個最廣泛的概念，人工智慧的目的就是讓計算機這台機器能夠象人一樣思考，深度學習是一種機器學習的方法，它試圖使用包含復雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層(神經網路權)對數據進行高層抽象的演算法。所以，人工智慧包含機器學習。機器學習又包含了深度學習。

學習深度學習的話首先你要有一定的編程基礎。以優就業新出的深度學習課程為例，內容包括包括人工神經網路及卷積神經網路原理，循環神經網路原理，生成式對抗網路原理，對抗網路（GAN）的基本結構和原理，深度學習的分布式處理及項目實戰，深度強化學習及項目實戰，企業級項目實戰-車牌識別項目實戰，深度學習最新前沿技術簡介。

5. 驍龍710與675，兩者之間的性能差距到底有多大

隨著AI時代的到來，晶元成為各國研究的重點，驍龍處理器是最大的手機晶元製造商，整體能力也在各大品牌之上，而在中端晶元中，驍龍710和驍龍675無疑是備受關注的兩個晶元，大家都知道，CPU製作工藝的單位是以nm為技術，數值越小代表其製造工藝更加先進，而製造工藝是一項非常有技術含量的技術，驍龍710的製作工藝是10nm，驍龍675的製作工藝是11nm，接下來我將從以下三個方面為大家介紹兩者之間的性能差距：主頻不同，CPU優勢各有千秋、GPU性能、AI計算能力。

一台電腦或者一部手機的性能，大部分能力取決於它的CPU，可以說是CPU越強則機器越強，高通驍龍675的CPU主頻為2.0GHZ，高通驍龍710的主頻為2.2GHZ,在頻率上高通驍龍710的優勢更為明顯，但是驍龍675得益於4代架構，所以兩個但在CPU上優勢各有千秋，差距不是很大。

各位看官以上就是我對驍龍710與675兩者之間的性能差距，到底有多大的個人見解？大家有什麼想法可以在評論區留言告訴我哦。

6. 在智慧時代，算力就是核心競爭力，那麼浪潮AI是如何支撐算力發展的

浪潮AI多年來一直打造人工智慧基礎措施。在算力生產層面，浪潮打造了業內最強最全的AI計算產品陣列。
其中，浪潮自研的新一代人工智慧伺服器NF5488A5在2020年一舉打破MLPerf AI推理&訓練基準測試19項世界紀錄；
在算力調度層面，浪潮AIStation人工智慧開發平台能夠為AI模型開發訓練與推理部署提供從底層資源到上層業務的全平台全流程管理支持，幫助企業提升資源使用率與開發效率90%以上，加快AI開發應用創新；
在聚合算力方面，浪潮AI持續打造更高效率更低延遲硬體加速設備與優化軟體棧；
在算力釋放上，浪潮AutoML Suite為人工智慧客戶與開發者提供快速高效開發AI模型的能力，開啟 AI 全自動建模新方式，加速產業化應用。

7. 我們公司是做人工智慧的，怎樣跟十次方的算力平台合作呢

人工智慧和算力關系匪淺。推動人工智慧發展的動力就是演算法、數據、算力這三個，這三要素缺一不可，都是人工智慧取得如此成就的必備條件。
而對於算力這方面，我們知道有了數據之後，是需要進行訓練，而且還是不斷地訓練。因為只是把訓練集從頭到尾訓練一遍網路是學不好的，就像和小孩說一個道理，一遍肯定學不會，當然除了過目不忘的神童。而且除了訓練，AI實際需要運行在硬體上，也需要推理，這些都需要算力支撐。
所以說人工智慧是必須要有算力，並且隨著現在越來越智能的發展，還需要更多更強的算力。

8. AI和NPU到底什麼關系

片也為響應人工智慧和深度學習的需要，在速度和低能耗方面被提出了更高的要求，目前使用的 GPU、FPGA 均非人工智慧定製晶元，天然存在局限性，除具有最明顯的優勢GPU外，也有不少典型人工智慧專用晶元出現。人工智慧將推動新一輪計算革命，深度學習需要海量數據並行運算，傳統計算架構無法支撐深度學習的大規模並行計算需求。因此，深度學習需要更適應此類演算法的新的底層硬體來加速計算過程。晶元也為響應人工智慧和深度學習的需要，在速度和低能耗方面被提出了更高的要求，目前使用的 GPU、FPGA 均非人工智慧定製晶元，天然存在局限性，除具有最明顯的優勢GPU外，也有不少典型人工智慧專用晶元出現。

9. 數據科學和AI有關系嗎

必須有的啊，其實Java、大數據、人工只能都是關聯的，Java可以開發一些應用，用於大數據分析之後的展現，將這些東西鑲嵌到人工智慧裡面服務人類。
缺了哪一個都是目前完不成一個完整任務的。