ai服務算力
『壹』 浪潮如何應對AI算力多元、巨量、生態化挑戰
浪潮認為智算中心是應對未來AI算力多元、巨量、生態化挑戰的新基建。所以，浪潮在2020年提出智算中心的構想，提供AI計算所需的算力服務、數據服務和演算法服務的公共算力新型基礎設施，在AI時代將扮演算力生產供應平台、數據開放共享平台、智能生態建設平台和產業創新聚集平台等多重角色。智算中心普及，可降低全社會AI應用成本、加強政府社會治理能力、增強企業創新轉型動能、推動人工智慧產業聚集。
『貳』 有人了解浪潮AI伺服器嗎它的推理測試性能咋樣
浪潮AI伺服器還是很不錯的。首先，浪潮AI伺服器堅持自主研發，並以提升AI計算性能為主要方向，為用戶提供領先的AI算力和成熟的生態支持。然後，浪潮AI伺服器具有豐富的產品線，適用於智能客服、金融分析、智慧城市等各種AI應用場景。另外，浪潮AI伺服器的推理和測試性能也十分強勁。比如，浪潮AI伺服器NF5488A5在MLPerf全球AI基準性能測試中一舉創下18項世界紀錄，其中在ResNet50推理任務測試中，實現了54.9萬/每秒的全球伺服器最好成績，相比2019年單伺服器紀錄提升3倍。
『叄』 AI時代計算能力如何分配
從技術層面來說，A11仿生處理器內含的「神經網路引擎（neuralengine）」是其AI功能實現的基礎，盡管目前還沒有更加詳盡的官方技術解析發布，但根據已知的信息來看，「神經網路引擎（neuralengine）」就是將部分需要實時響應的「人工智慧」相關功能（如語音識別、人臉識別等等）進行加速，讓其在手機端達成高效的計算，進而提升「人工智慧」相關功能的用戶體驗，呈現出更高等級的「人工智慧」功能。
『肆』 浪潮AI伺服器在2020年SC20大會上有什麼亮眼表現
想必大家都已經聽說了浪潮在2020年的SC20大會上宣布支持NVIDIA最新的A100 80G GPU的AI伺服器NF5488M5-D和NF5488A5全球量產供貨的消息。浪潮AI伺服器NF5488A5和NF5488M5-D支持8顆HBM2e高速顯存的新一代A100 80GB GPU，顯存容量翻倍的同時，GPU顯存帶寬增加30%。在單一節點內能夠處理更大批量的數據，可有效減少數據或模型並行在通信環節的顯存開銷，將百億級別參數的AI模型訓練性能提升15%。與上一代伺服器計算性能提升234%，為用戶提供領先的AI算力和成熟的生態支持，適用於智能客服、金融分析、智慧城市、自然語言處理等各類最具挑戰性的AI應用場景。
『伍』 AI服務是什麼
近年來，我國圍繞AI在新基建、產業升級等領域中的重要作用開展了廣泛而深遠的戰略布局。江蘇作為經濟發展排頭兵，積極落實國家科創戰略，發揮聯合與催化作用，聯合產學研各界力量，洞察產業變革趨勢，助力區域數字經濟建設，為智能產業發展探索新思路、新模式與新業態。「近年來江蘇大力發展AI產業，依靠人才規模、產業政策等優勢，在智能軟體、智能硬體、智能平台、機器人等方面建立了一定的產業優勢，打造了較為完整的智能生態體系。」江蘇省科學技術協會副主席徐春生在大會上表示。而南京作為全省AI發展的產業高地，將AI與實體產業、社會民生、生態建設深度融合，目標到2025年建成全國人工智慧創新發展引領區和具有全球影響力的人工智慧創新應用示範城市。
『陸』 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。
『柒』 AI伺服器和普通伺服器區別在哪
隨著大數據、雲計算、人工智慧等技術的成熟與在各行各業的應用，在人工智慧時代，AI伺服器這個新興名詞也頻繁地出現在人們的視線范圍內，有人預測在人工智慧時代，AI伺服器將會廣泛的應用於各個行業，那麼AI伺服器與普通伺服器有什麼區別呢？為什麼AI伺服器在人工智慧時代能替代大多數的普通伺服器呢？
從伺服器的硬體架構來看，AI伺服器是採用異構形式的伺服器，在異構方式上可以根據應用的范圍採用不同的組合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。與普通的伺服器相比較，在內存、存儲、網路方面沒有什麼差別，主要在是大數據及雲計算、人工智慧等方面需要更大的內外存，滿足各種數據的收集與整理。
我們都知道普通的伺服器是以CPU為算力的提供者，採用的是串列架構，在邏輯計算、浮點型計算等方面很擅長。因為在進行邏輯判斷時需要大量的分支跳轉處理，使得CPU的結構復雜，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心數來實現。
但是在大數據、雲計算、人工智慧及物聯網等網路技術的應用，充斥在互聯網中的數據呈現幾何倍數的增長，這對以CPU為主要算力來源的傳統服務提出了嚴重的考驗，並且在目前CPU的製程工藝、單個CPU的核心數已經接近極限，但數據的增加卻還在持續，因此必須提升伺服器的數據處理能力。因此在這種大環境下，AI伺服器應運而生。
『捌』 AI伺服器的優勢有哪些
從伺服器的硬體架構來看，AI伺服器是採用異構形式的伺服器，在異構方式上可以根據應用的范圍採用不同的組合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。與普通的伺服器相比較，在內存、存儲、網路方面沒有什麼差別，主要在是大數據及雲計算、人工智慧等方面需要更大的內外存，滿足各種數據的收集與整理。
我們都知道普通的伺服器是以CPU為算力的提供者，採用的是串列架構，在邏輯計算、浮點型計算等方面很擅長。因為在進行邏輯判斷時需要大量的分支跳轉處理，使得CPU的結構復雜，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心數來實現。
但是在大數據、雲計算、人工智慧及物聯網等網路技術的應用，充斥在互聯網中的數據呈現幾何倍數的增長，這對以CPU為主要算力來源的傳統服務提出了嚴重的考驗，並且在目前CPU的製程工藝、單個CPU的核心數已經接近極限，但數據的增加卻還在持續，因此必須提升伺服器的數據處理能力。因此在這種大環境下，AI伺服器應運而生。
現在市面上的AI伺服器普遍採用CPU+GPU的形式，因為GPU與CPU不同，採用的是並行計算的模式，擅長梳理密集型的數據運算，如圖形渲染、機器學習等。在GPU上，NVIDIA具有明顯優勢，GPU的單卡核心數能達到近千個，如配置16顆NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs的核心數可過10240個，計算性能高達每秒2千萬億次。且經過市場這些年的發展，也都已經證實CPU+GPU的異構伺服器在當前環境下確實能有很大的發展空間。
但是不可否認每一個產業從起步到成熟都需要經歷很多的風雨，並且在這發展過程中，競爭是一直存在的，並且能推動產業的持續發展。AI伺服器可以說是趨勢，也可以說是異軍崛起，但是AI伺服器也還有一條較長的路要走，以上就是浪潮伺服器分銷平台十次方的解答。
『玖』 浪潮AI伺服器有什麼突出的發展成果嗎
浪潮AI伺服器在中國的市場份額已逐漸加大，
浪潮AI伺服器專注於高性能計算領域服務與產品解決方案，為有高算力需求的科研用戶搭建高效的計算環境。
浪潮在AI伺服器領域擁有豐富的經驗與優厚的發展成果，早在2010年就提前布局互聯網行業，同樣是在看似十分惡劣的市場環境中，浪潮依然鎖定了互聯網市場作為戰略方向，如今互聯網巨頭們與浪潮已形成了緊密的合作夥伴關系，推動了一個又一個AI應用在市場的落地。如今浪潮擁有國內領先的GPU硬體軟體移植優化團隊的公司。在產品層面，浪潮的Cafe成功實現了全球第一個並行版本集成版本的UPI，並且實現了全球最好的擴展性能，浪潮AI資源平台AIStation也已經成為中國AI客戶里應用廣泛的AI資源調度平台。2020年對各行各業而言都是一個特殊的年份，但在普通民眾生活遭受重創的同時，AI技術和應用仍在加速腳步，成為幫助我們快速走出疫情的助力，這其中起著重要支撐作用的就是計算力。浪潮AI浪潮信息副總裁、浪潮AI&HPC總經理劉軍也簡明扼要地指出，在全新的智慧時代最重要的生產力就是計算力。瞄準計算力後，這一年，浪潮基於AI晶元、AI伺服器、高速互聯、深度學習的框架，來構建整個智算中心，從而實現了生產算力、聚合算力，調度算力、釋放算力，從而形成一個算力生產供應的平台，數據開發共享的平台，智能生態的建設平台和產業創新的平台，為自身的2020年發展交上了一份滿意的答卷。
『拾』 AI技術如何更好地服務人力資源行業
第一，做人力資源的人，最重要的是幫助領軍人物，人力工作者思考，所在行業如何得到人工智慧的賦能，如何讓那些可重復的、標準的、邏輯化的東西被人工智慧取代，形成AI思維，這樣才能提升效率。
AI思維，就是要習慣思考哪裡有數據。不管文本數據、音頻數據，還是視頻數據，都可以通過技術來為管理者所用。數據越多的地方，智慧越大。
以往，企業管理者多數只能基於場景來驅動管理，但現在，管理者可以做到，用數據說話、用數據管理、用數據決策、用數據創新，這就是數據帶來的思維上的改變。而算力和演算法的提升，則可以幫助企業管理者突破以往的思維局限。
以前可能很多問題發現了，但解決不了，但現在不一樣。數據的強大、算力的強大、演算法的強大，以及它們之間彼此組合的強大，會讓整個基於場景的思維跟以前不一樣。作為企業領軍人物，思維上的改變，會有助於更好、更快地在管理過程中被AI賦能，升級管理能力。
第二，人力資源從業者需要從人才、組織、文化的領域去思考——人工智慧是否可以賦能？
首先可以從場景入手。入、離、升、降、調這些行為會產生數據，這些數據收集起來，就提供了最基礎的大數據；整合之後，通過智能化的演算法進行挖掘，建立起智能化的管理方法和智慧HR產品，支持HR對選、用、育、留、辭這些決策場景的判斷。比如，涉及video的場景，電視台、網紅、媒體、視頻等等，很容易進行數據整合。涉及語音交互的行業也可以收集數據。現在前沿的機器人技術在研發人工語音和自然語言的交互，如果AI同時聽懂一個印度人、一個美國人、一個巴基斯坦人的交流內容，這就不光是取代翻譯的問題，一個會掌握多種語音的人工智慧機器人可以代替四五個人跟你聊天。
所以，我們需要判斷所在的行業有沒有涉及以上收集數據的場景，如果有，這些場景就可以被數據、演算法和算力解決。基於此形成的管理方法和產品，會不斷在場景中被校驗和迭代，然後不斷優化和改進。
這就形成了一套方法論。所以，任何一家傳統企業的負責人都應該思考如何用人工智慧的方法來幫助企業。
第三，對於人力資源專業領域，人工智慧也有可以賦能的地方。比如一些調查、客服，有可能被機器取代。還有一些初級的咨詢工作，回答員工的問題，包括情感問題，也可以被取代。將來，每一家企業都有心理咨詢師，這個職位也會慢慢被人工智慧取代，AI會收集很多員工的數據，如果你抑鬱了，和機器聊聊天比和真人聊天效果還好。
人工智慧時代來了以後，大數據和大數據所產生的能量對人力資源具有很大的賦能作用。過去我們HR做事更過要憑經驗判斷，難免摻雜著主觀因素，很多信息也是碎片和模糊的，並且常常只能滯後性地做出管理動作。但是隨著技術發展，隨著AI能力在HR領域的應用，HR開始具有前瞻性和科學性，我們管理動作變得有全局觀、有客觀性，更加准確和真實。