AI软件:从数据到洞察力的桥梁

AI软件:从数据到洞察力的桥梁无处不在的人工智能(AI)有可能改变每个行业，并改善地球上每个人的生活。

事实上，我们每天都能听到人工智能的新突破，从检测癌症、玩Minecraft，到创建“有知觉的”聊天机器人和产成引人注目的艺术。人工智能的目标很简单:加速“数据到洞察”。我们已经看到了人工智能基本要素的巨大进步——“数据、计算和算法”的指数级增长。数据，以字节总数衡量，单位是zettabytes(10²¹)。计算，以每秒运算的硬件执行能力衡量，单位是petaflops(10¹⁵)到exaflops(10¹⁸)。而算法，以神经网络中参数的数量衡量，已经超过了1万亿(10¹²)。

然而，研究发现，87%的AI概念由于性能、基础设施以及多供应商软件和工具等多种原因而没有投入部署。随着数据集的增长和系统变得更加复杂，开发人员面临着AI实施和部署的新挑战。因此，随着开发人员花费宝贵的时间和资源来解决技术、流程和组织问题，处理失败的项目和更新代码——所有这些都产生了额外的成本，因此业务目标的实现速度大大减慢。AI是一个端到端问题，需要端到端支持。要真正体验到无处不在的人工智能，开发人员和数据科学家需要将计算、数据和算法结合在一起。对于那些希望在组织内部扩大人工智能应用的人来说，关注人类生产力和计算机性能的原则是关键。弥合鸿沟AI软件在“计算和算法”的支持下，是“数据到洞察”的桥梁。尽管如此，仍需要为数百万数据科学家和开发人员构建这个软件桥梁，而其AI应用程序反过来又被数十亿用户使用。AI软件可以提高人类的生产力，使人工智能无处不在。为了推动AI的普及，业界必须实施一些方法，使开发者和数据科学家更容易在当前AI解决方案和算法的基础上构建，或开拓新的解决方案和算法。广泛应用人工智能不应该需要人工智能博士学位。因此，确保数据和基础设施易于访问也同样重要。生产力可以通过正确的数据和AI平台和工具来实现，例如那些提高流行的行业标准AI框架的性能，或提供开放工具来促进端到端AI工作流的工具。这些可能包括AI分析工具包、开发和部署工具包、端到端分布式AI工具包、参考工具包和AutoML工具包。此外，特定领域的工具包、低代码或无代码开发环境、数据标记和增强工具、偏差检测工具，以及迁移学习、联邦学习等工具。所有这些都是开放的、基于标准的、统一的和安全的，使开发人员和数据科学家更轻松地设计数据以及构建和部署AI解决方案。例如，一些工具可以使人类的生产力提高十倍以上。加速AI软件在人工智能应用程序生命周期的每个阶段，没有“万能”的软件解决方案，因为其在垂直领域和用例中是不同的。因此，行业内的领导者必须在开源工具上进行合作。例如，Intel正与Accenture合作，通过引入开源AI参考工具包来帮助企业进行创新，并加快其数字化转型之旅。这些参考工具包可以将解决方案的时间从几周缩短到几天，通过克服专有环境的限制，帮助数据科学家和开发人员以更低的成本更快地训练模型。AI软件可以通过自动软件优化来提高计算机性能。软件AI加速的影响可能很大，在许多情况下可以达到10到100倍。计算机性能通常是IT团队工作的主要要求，因为人工智能工作负载的资源和计算密集型性质会导致成本或计算时间的限制。硬件AI加速需要与软件AI加速相辅相成，因为其能够实现性能优化。如果没有高级的软件优化，petaflops或exaflops的利用率可能会非常低，特别是在发布新硬件时。这意味着超过一半的硬件执行能力是处于空闲状态。软件AI加速可以通过减少训练长度、推断时间、能源消耗、内存使用和成本来帮助提高AI硬件的性能，同时保持高水平的性能和准确性。这是简化智能应用程序开发和部署的关键。AI无处不在考虑到AI工作负载的多样性，为用户提供更多选择的异构架构策略最适合硬件，这与这些模型的性能直接相关。内置AI加速功能的CPU、GPU、自定义AI加速器，甚至FPGA都可以发挥作用。此外，AI软件可以提供一致的用户界面，允许用户和开发人员根据工作负载从一个硬件加速器转移到另一个硬件加速器。在所有行业，人工智能都在增长。据Gartner预测，到2022年，仅全球人工智能软件收入就将达到625亿美元，比2021年增长21.3%。

AI软件是人工智能无处不在的桥梁，提高了人类的生产力和计算机的性能。为了体验无处不在的AI，开发人员和数据科学家需要简化与AI系统相关的流程，通过具有自动化功能的软件确保生产力，并找到可以在开放生态系统和安全跨架构环境中优化AI工作负载性能的解决方案。只有这样，企业才能将人工智能应用到各个领域。

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