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人工智能将如何改变nba赌钱基础设施

人工智能工作负载与传统分析工作负载不同,我们将需要更快,更通用的nba赌钱来适应它们。

 By 亚瑟·科尔
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关于人工智能(AI)将如何改变nba赌钱格局的说法很多,通常是指其增强流量管理,分析和虚拟资源配置的能力。

但是,人工智能还将对nba赌钱基础设施,尤其是nba赌钱芯片处理数据包和数据流的基本方式产生显着影响。麻烦的是,发生这些变化的原因不是因为AI带来了新功能,而是因为AI工作负载与传统数据相比对nba赌钱的需求大不相同。

根据Tractica的说法,人工智能可能会产生 五金销售热潮 从今天开始将带动市场’到2025年将在35亿美元至1,150亿美元之间。最初,这项活动的大部分将以数据环境计算端的加速硬件的形式出现,但是存储和nba赌钱化领域都有望看到重大创新,以优化AI端到端的工作负载。硬件构造也有可能变得更加专业化,以适应单个AI工作负载,尤其是随着应用程序变得更加擅长于提供自己的资源时。

对于nba赌钱而言,关键区别在于“normal” and AI工作量 HPE说,这取决于他们的活力和规模’的Thomas Goepel。传统数据是结构化的和静态的,这在将数据卸载到离散存储和处理池以进行密集处理时很好—而且通常很耗时—分析。 AI更加自由流动,并受Hadoop等并行处理技术的约束。它还需要实时传输速度以及来自广泛分布的端点的多个流的动态集成。因此,人工智能将需要更少的点对点连接,而需要更多的灵活,可组合的结构,这些结构能够自动发现并支持高度抽象的体系结构。 (公开:我为HPE提供内容服务。)

显然,在这个世界上,延迟是大敌。虽然许多组织理应将整体带宽从10 Gbps增加到25 Gbps到100 Gbps甚至更高,但是仅使用更宽的管道并不一定会提高AI性能。今天’分析工作负载通常由数百万个微小文件组成,这些文件需要高级nba赌钱适配器才能以低至200微秒的延迟满足大量I / O请求。一家叫 威卡 通过利用英特尔的新型以太网结构技术满足了这一需求’数据平面开发套件(DPDK)可以处理两倍于本地NVMe解决方案的数据量。

人工智能工作负载也可能导致nba赌钱和其他地方的现场可编程门阵列(FPGA)的增长。赛灵思公司最近推出了一个新的自适应计算加速程序(ACAP),称为 Versal 结合了nba赌钱,内存和软件开发工具,可解决AI,IoT和5G等关键工作负载。这个想法是利用FPGA在相同的基本框架下支持广泛的架构。’的编程功能,可在部署硬件后优化环境。该平台还包括一个嵌入式数字信号处理器,该处理器能够支持高精度浮点工作负载,同时仍保持有效的功率范围。

所有这些共同构成了一个nba赌钱,该nba赌钱必须比我们今天拥有的nba赌钱更快,更通用和更具适应性。与以往的计算形式相比,人工智能不仅需要跨不同资源的广泛优化。如果nba赌钱无法提供足够的连通性来应对这一挑战,那么向更智能,自治的数据生态系统的整个过渡将陷入停顿。

目前,很多注意力都集中在AI如何帮助nba赌钱上。展望未来,我们 ’我将不得不开始更加认真地思考nba赌钱如何帮助AI。

亚瑟·科尔(Arthur Cole)是自由撰稿人,拥有25年以上的经验’涵盖企业IT,电信和其他高科技行业的经验。

本文最初发表于2018年10月25日
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