主频和AI算力关系

1. 目前的AI技术与5G有什么关联

在上海的一家麦当劳，当你站在餐台前点完美食，已经无需掏出手机埋单，只需要走到自主付款设备前，通过人脸认证，几秒内就能完成付款。

纽约中央公园是慢跑者的天堂，你带上最新款的蓝牙耳机设备，一位实时的健身教练伴你左右，它不仅会根据你跑步的实时速度给你建议，甚至还会为你播放你最爱的音乐，甚至说些笑话将你逗乐。

每天迎来送往的机场，长相甜美的航空公司地勤亲切地为你解决着各种问题，不管再刁钻的顾客，它总能微笑应对，甚至还会在解决问题的当下，给旅客提供实用的行程建议，是的，和以往不同之处在于，这位地勤可能只是一台高精度的引导机器人。

在地球的每个角落，有关于AI的革命正在展开蝴蝶效应，即便是小小的改变，也会在我们身边形成巨大的风暴。所有人都知道，这是一场有关于人类未来的技术革新，而借助于5G的发展，AI也将翻天覆地。

人工智能就像网络，已无处不在

二十年前，我们刚刚摆脱模拟信号，数字通讯浪潮正在席卷，互联网还只是教科书中陌生的代名词，普通人很难意识到，互联网会重新定义着世界。现如今，这个由高速网络锁构筑的世界已经变得越来越紧密，谷歌和网络等搜索引擎成为我们获取信息的入口、Facebook等社交应用变成了生活必需品，以阿里巴巴为首的电商平台不仅严重冲击着线下渠道，其体量甚至已经足够挑战世界第五大经济体。

从衣食住行到尖端科学，互联网已经成为世界的主宰，而人工智能无疑也将成为世界的下一个“爆点”。

2017年同样是5G发展至关重要的一年，3GPP在这一年正式进入了5G标准化研究阶段，从2月的巴塞罗那MWC开始，几乎在任何科技展上，5G都是绝对的热点话题。

事实上，中国关于5G网络的实验已经铺开，高通联合中兴、中国移动已经完成全球首个5G新空口规范的互操作性测试。新技术在试验中实现了每秒数千兆速率传输以及更低的延迟。IMT2020（5G）推进组已经正式发布了5G技术研发试验第三阶段第一批规范，而包括高通在内的多家公司也基于R15规范的新空口部署做出贡献，其中高通的毫米波技术以及骁龙X50 5G调制解调器系列产品也是重要的技术推动者。

2. AI算力平台的算力怎么评估

单CPU 的发展已经不能满足实际应用的需求，AI 时代必须要依靠并行计算。目前，并行计算的主流架构是异构并行计算平台。如果您需要算力方面的服务，可以去十次方了解下。

3. 大数据和人工智能有什么关系呀

人工智能和大数据的关系是非常紧密的，实际上大数据的发展在很大程度上推动了人工智能技术的发展，因为数据是人工智能技术的三大基础之一（另两个基础是算法和算力）。从当前人工智能的技术体系结构来看，当前的人工智能对于数据的依赖程度还是非常高的，也可以说没有数据就没有智能。

要想理解人工智能和大数据之间的关系，可以通过机器学习来进行描述，一方面机器学习是人工智能技术的重要组成部分，另一方面机器学习在大数据领域也有广泛的应用，所以机器学习可以看成是人工智能和大数据之间的桥梁。

机器学习有五个大的步骤，包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练和算法验证，完成验证的机器学习算法就可以在实际场景中应用了。通过机器学习的步骤可以发现，数据收集是机器学习的基础，没有数据收集就无法完成算法训练和算法验证，实际上数据对于算法设计也有非常直接的影响。从这个角度来看，在进行人工智能研发之前，首先就要有数据。

目前机器学习不仅在人工智能领域有广泛的应用，机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一，所以很多大数据行业的从业者，通过机器学习也可以比较顺利地转向人工智能领域，这也在一定程度上模糊了大数据和人工智能之间的技术边界。实际上，目前很多从事人工智能研发的企业都有一定的大数据基础，这也是为什么很多互联网企业能够走在人工智能研发前列的原因之一。

最后，大数据和人工智能的发展还需要两个重要的基础，分别是物联网和云计算，物联网不仅为大数据提供了主要的数据来源渠道，同时也为人工智能产品的落地应用提供了场景支撑，而云计算则为大数据和人工智能提供了算力支撑。所以，从事大数据和人工智能领域的研发，也需要掌握一定的物联网和云计算知识。

4. 深度学习和AI有什么关系，学习什么内容呢

深度学习是实现人工智能的手段之一。人工智能是一个最广泛的概念，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考，深度学习是一种机器学习的方法，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络权)对数据进行高层抽象的算法。所以，人工智能包含机器学习。机器学习又包含了深度学习。

学习深度学习的话首先你要有一定的编程基础。以优就业新出的深度学习课程为例，内容包括包括人工神经网络及卷积神经网络原理，循环神经网络原理，生成式对抗网络原理，对抗网络（GAN）的基本结构和原理，深度学习的分布式处理及项目实战，深度强化学习及项目实战，企业级项目实战-车牌识别项目实战，深度学习最新前沿技术简介。

5. 骁龙710与675，两者之间的性能差距到底有多大

随着AI时代的到来，芯片成为各国研究的重点，骁龙处理器是最大的手机芯片制造商，整体能力也在各大品牌之上，而在中端芯片中，骁龙710和骁龙675无疑是备受关注的两个芯片，大家都知道，CPU制作工艺的单位是以nm为技术，数值越小代表其制造工艺更加先进，而制造工艺是一项非常有技术含量的技术，骁龙710的制作工艺是10nm，骁龙675的制作工艺是11nm，接下来我将从以下三个方面为大家介绍两者之间的性能差距：主频不同，CPU优势各有千秋、GPU性能、AI计算能力。

一台电脑或者一部手机的性能，大部分能力取决于它的CPU，可以说是CPU越强则机器越强，高通骁龙675的CPU主频为2.0GHZ，高通骁龙710的主频为2.2GHZ,在频率上高通骁龙710的优势更为明显，但是骁龙675得益于4代架构，所以两个但在CPU上优势各有千秋，差距不是很大。

各位看官以上就是我对骁龙710与675两者之间的性能差距，到底有多大的个人见解？大家有什么想法可以在评论区留言告诉我哦。

6. 在智慧时代，算力就是核心竞争力，那么浪潮AI是如何支撑算力发展的

浪潮AI多年来一直打造人工智能基础措施。在算力生产层面，浪潮打造了业内最强最全的AI计算产品阵列。
其中，浪潮自研的新一代人工智能服务器NF5488A5在2020年一举打破MLPerf AI推理&训练基准测试19项世界纪录；
在算力调度层面，浪潮AIStation人工智能开发平台能够为AI模型开发训练与推理部署提供从底层资源到上层业务的全平台全流程管理支持，帮助企业提升资源使用率与开发效率90%以上，加快AI开发应用创新；
在聚合算力方面，浪潮AI持续打造更高效率更低延迟硬件加速设备与优化软件栈；
在算力释放上，浪潮AutoML Suite为人工智能客户与开发者提供快速高效开发AI模型的能力，开启 AI 全自动建模新方式，加速产业化应用。

7. 我们公司是做人工智能的，怎样跟十次方的算力平台合作呢

人工智能和算力关系匪浅。推动人工智能发展的动力就是算法、数据、算力这三个，这三要素缺一不可，都是人工智能取得如此成就的必备条件。
而对于算力这方面，我们知道有了数据之后，是需要进行训练，而且还是不断地训练。因为只是把训练集从头到尾训练一遍网络是学不好的，就像和小孩说一个道理，一遍肯定学不会，当然除了过目不忘的神童。而且除了训练，AI实际需要运行在硬件上，也需要推理，这些都需要算力支撑。
所以说人工智能是必须要有算力，并且随着现在越来越智能的发展，还需要更多更强的算力。

8. AI和NPU到底什么关系

片也为响应人工智能和深度学习的需要，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 均非人工智能定制芯片，天然存在局限性，除具有最明显的优势GPU外，也有不少典型人工智能专用芯片出现。人工智能将推动新一轮计算革命，深度学习需要海量数据并行运算，传统计算架构无法支撑深度学习的大规模并行计算需求。因此，深度学习需要更适应此类算法的新的底层硬件来加速计算过程。芯片也为响应人工智能和深度学习的需要，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 均非人工智能定制芯片，天然存在局限性，除具有最明显的优势GPU外，也有不少典型人工智能专用芯片出现。

9. 数据科学和AI有关系吗

必须有的啊，其实Java、大数据、人工只能都是关联的，Java可以开发一些应用，用于大数据分析之后的展现，将这些东西镶嵌到人工智能里面服务人类。
缺了哪一个都是目前完不成一个完整任务的。