ai服务算力

『壹』 浪潮如何应对AI算力多元、巨量、生态化挑战

浪潮认为智算中心是应对未来AI算力多元、巨量、生态化挑战的新基建。所以，浪潮在2020年提出智算中心的构想，提供AI计算所需的算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施，在AI时代将扮演算力生产供应平台、数据开放共享平台、智能生态建设平台和产业创新聚集平台等多重角色。智算中心普及，可降低全社会AI应用成本、加强政府社会治理能力、增强企业创新转型动能、推动人工智能产业聚集。

『贰』 有人了解浪潮AI服务器吗它的推理测试性能咋样

浪潮AI服务器还是很不错的。首先，浪潮AI服务器坚持自主研发，并以提升AI计算性能为主要方向，为用户提供领先的AI算力和成熟的生态支持。然后，浪潮AI服务器具有丰富的产品线，适用于智能客服、金融分析、智慧城市等各种AI应用场景。另外，浪潮AI服务器的推理和测试性能也十分强劲。比如，浪潮AI服务器NF5488A5在MLPerf全球AI基准性能测试中一举创下18项世界纪录，其中在ResNet50推理任务测试中，实现了54.9万/每秒的全球服务器最好成绩，相比2019年单服务器纪录提升3倍。

『叁』 AI时代计算能力如何分配

从技术层面来说，A11仿生处理器内含的“神经网络引擎（neuralengine）”是其AI功能实现的基础，尽管目前还没有更加详尽的官方技术解析发布，但根据已知的信息来看，“神经网络引擎（neuralengine）”就是将部分需要实时响应的“人工智能”相关功能（如语音识别、人脸识别等等）进行加速，让其在手机端达成高效的计算，进而提升“人工智能”相关功能的用户体验，呈现出更高等级的“人工智能”功能。

『肆』 浪潮AI服务器在2020年SC20大会上有什么亮眼表现

想必大家都已经听说了浪潮在2020年的SC20大会上宣布支持NVIDIA最新的A100 80G GPU的AI服务器NF5488M5-D和NF5488A5全球量产供货的消息。浪潮AI服务器NF5488A5和NF5488M5-D支持8颗HBM2e高速显存的新一代A100 80GB GPU，显存容量翻倍的同时，GPU显存带宽增加30%。在单一节点内能够处理更大批量的数据，可有效减少数据或模型并行在通信环节的显存开销，将百亿级别参数的AI模型训练性能提升15%。与上一代服务器计算性能提升234%，为用户提供领先的AI算力和成熟的生态支持，适用于智能客服、金融分析、智慧城市、自然语言处理等各类最具挑战性的AI应用场景。

『伍』 AI服务是什么

近年来，我国围绕AI在新基建、产业升级等领域中的重要作用开展了广泛而深远的战略布局。江苏作为经济发展排头兵，积极落实国家科创战略，发挥联合与催化作用，联合产学研各界力量，洞察产业变革趋势，助力区域数字经济建设，为智能产业发展探索新思路、新模式与新业态。“近年来江苏大力发展AI产业，依靠人才规模、产业政策等优势，在智能软件、智能硬件、智能平台、机器人等方面建立了一定的产业优势，打造了较为完整的智能生态体系。”江苏省科学技术协会副主席徐春生在大会上表示。而南京作为全省AI发展的产业高地，将AI与实体产业、社会民生、生态建设深度融合，目标到2025年建成全国人工智能创新发展引领区和具有全球影响力的人工智能创新应用示范城市。

『陆』 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。

『柒』 AI服务器和普通服务器区别在哪

随着大数据、云计算、人工智能等技术的成熟与在各行各业的应用，在人工智能时代，AI服务器这个新兴名词也频繁地出现在人们的视线范围内，有人预测在人工智能时代，AI服务器将会广泛的应用于各个行业，那么AI服务器与普通服务器有什么区别呢？为什么AI服务器在人工智能时代能替代大多数的普通服务器呢？
从服务器的硬件架构来看，AI服务器是采用异构形式的服务器，在异构方式上可以根据应用的范围采用不同的组合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。与普通的服务器相比较，在内存、存储、网络方面没有什么差别，主要在是大数据及云计算、人工智能等方面需要更大的内外存，满足各种数据的收集与整理。
我们都知道普通的服务器是以CPU为算力的提供者，采用的是串行架构，在逻辑计算、浮点型计算等方面很擅长。因为在进行逻辑判断时需要大量的分支跳转处理，使得CPU的结构复杂，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心数来实现。
但是在大数据、云计算、人工智能及物联网等网络技术的应用，充斥在互联网中的数据呈现几何倍数的增长，这对以CPU为主要算力来源的传统服务提出了严重的考验，并且在目前CPU的制程工艺、单个CPU的核心数已经接近极限，但数据的增加却还在持续，因此必须提升服务器的数据处理能力。因此在这种大环境下，AI服务器应运而生。

『捌』 AI服务器的优势有哪些

从服务器的硬件架构来看，AI服务器是采用异构形式的服务器，在异构方式上可以根据应用的范围采用不同的组合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。与普通的服务器相比较，在内存、存储、网络方面没有什么差别，主要在是大数据及云计算、人工智能等方面需要更大的内外存，满足各种数据的收集与整理。

我们都知道普通的服务器是以CPU为算力的提供者，采用的是串行架构，在逻辑计算、浮点型计算等方面很擅长。因为在进行逻辑判断时需要大量的分支跳转处理，使得CPU的结构复杂，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心数来实现。

但是在大数据、云计算、人工智能及物联网等网络技术的应用，充斥在互联网中的数据呈现几何倍数的增长，这对以CPU为主要算力来源的传统服务提出了严重的考验，并且在目前CPU的制程工艺、单个CPU的核心数已经接近极限，但数据的增加却还在持续，因此必须提升服务器的数据处理能力。因此在这种大环境下，AI服务器应运而生。

现在市面上的AI服务器普遍采用CPU+GPU的形式，因为GPU与CPU不同，采用的是并行计算的模式，擅长梳理密集型的数据运算，如图形渲染、机器学习等。在GPU上，NVIDIA具有明显优势，GPU的单卡核心数能达到近千个，如配置16颗NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs的核心数可过10240个，计算性能高达每秒2千万亿次。且经过市场这些年的发展，也都已经证实CPU+GPU的异构服务器在当前环境下确实能有很大的发展空间。

但是不可否认每一个产业从起步到成熟都需要经历很多的风雨，并且在这发展过程中，竞争是一直存在的，并且能推动产业的持续发展。AI服务器可以说是趋势，也可以说是异军崛起，但是AI服务器也还有一条较长的路要走，以上就是浪潮服务器分销平台十次方的解答。

『玖』 浪潮AI服务器有什么突出的发展成果吗

浪潮AI服务器在中国的市场份额已逐渐加大，
浪潮AI服务器专注于高性能计算领域服务与产品解决方案，为有高算力需求的科研用户搭建高效的计算环境。
浪潮在AI服务器领域拥有丰富的经验与优厚的发展成果，早在2010年就提前布局互联网行业，同样是在看似十分恶劣的市场环境中，浪潮依然锁定了互联网市场作为战略方向，如今互联网巨头们与浪潮已形成了紧密的合作伙伴关系，推动了一个又一个AI应用在市场的落地。如今浪潮拥有国内领先的GPU硬件软件移植优化团队的公司。在产品层面，浪潮的Cafe成功实现了全球第一个并行版本集成版本的UPI，并且实现了全球最好的扩展性能，浪潮AI资源平台AIStation也已经成为中国AI客户里应用广泛的AI资源调度平台。2020年对各行各业而言都是一个特殊的年份，但在普通民众生活遭受重创的同时，AI技术和应用仍在加速脚步，成为帮助我们快速走出疫情的助力，这其中起着重要支撑作用的就是计算力。浪潮AI浪潮信息副总裁、浪潮AI&HPC总经理刘军也简明扼要地指出，在全新的智慧时代最重要的生产力就是计算力。瞄准计算力后，这一年，浪潮基于AI芯片、AI服务器、高速互联、深度学习的框架，来构建整个智算中心，从而实现了生产算力、聚合算力，调度算力、释放算力，从而形成一个算力生产供应的平台，数据开发共享的平台，智能生态的建设平台和产业创新的平台，为自身的2020年发展交上了一份满意的答卷。

『拾』 AI技术如何更好地服务人力资源行业

第一，做人力资源的人，最重要的是帮助领军人物，人力工作者思考，所在行业如何得到人工智能的赋能，如何让那些可重复的、标准的、逻辑化的东西被人工智能取代，形成AI思维，这样才能提升效率。

AI思维，就是要习惯思考哪里有数据。不管文本数据、音频数据，还是视频数据，都可以通过技术来为管理者所用。数据越多的地方，智慧越大。

以往，企业管理者多数只能基于场景来驱动管理，但现在，管理者可以做到，用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新，这就是数据带来的思维上的改变。而算力和算法的提升，则可以帮助企业管理者突破以往的思维局限。

以前可能很多问题发现了，但解决不了，但现在不一样。数据的强大、算力的强大、算法的强大，以及它们之间彼此组合的强大，会让整个基于场景的思维跟以前不一样。作为企业领军人物，思维上的改变，会有助于更好、更快地在管理过程中被AI赋能，升级管理能力。

第二，人力资源从业者需要从人才、组织、文化的领域去思考——人工智能是否可以赋能？

首先可以从场景入手。入、离、升、降、调这些行为会产生数据，这些数据收集起来，就提供了最基础的大数据；整合之后，通过智能化的算法进行挖掘，建立起智能化的管理方法和智慧HR产品，支持HR对选、用、育、留、辞这些决策场景的判断。比如，涉及video的场景，电视台、网红、媒体、视频等等，很容易进行数据整合。涉及语音交互的行业也可以收集数据。现在前沿的机器人技术在研发人工语音和自然语言的交互，如果AI同时听懂一个印度人、一个美国人、一个巴基斯坦人的交流内容，这就不光是取代翻译的问题，一个会掌握多种语音的人工智能机器人可以代替四五个人跟你聊天。

所以，我们需要判断所在的行业有没有涉及以上收集数据的场景，如果有，这些场景就可以被数据、算法和算力解决。基于此形成的管理方法和产品，会不断在场景中被校验和迭代，然后不断优化和改进。

这就形成了一套方法论。所以，任何一家传统企业的负责人都应该思考如何用人工智能的方法来帮助企业。

第三，对于人力资源专业领域，人工智能也有可以赋能的地方。比如一些调查、客服，有可能被机器取代。还有一些初级的咨询工作，回答员工的问题，包括情感问题，也可以被取代。将来，每一家企业都有心理咨询师，这个职位也会慢慢被人工智能取代，AI会收集很多员工的数据，如果你抑郁了，和机器聊聊天比和真人聊天效果还好。

人工智能时代来了以后，大数据和大数据所产生的能量对人力资源具有很大的赋能作用。过去我们HR做事更过要凭经验判断，难免掺杂着主观因素，很多信息也是碎片和模糊的，并且常常只能滞后性地做出管理动作。但是随着技术发展，随着AI能力在HR领域的应用，HR开始具有前瞻性和科学性，我们管理动作变得有全局观、有客观性，更加准确和真实。