在服务器上运行AI的瓶颈局限
by weswoo

 当前的企业组织机构正在努力起劲的应对众多的变数，以确定他们对使用由深度学习时带来的能够提供新的洞察看法的人工智能(AI)应用程序到底应该接纳怎样的态度。而这一领域在当下可以说是充满了无限的商机，不接纳努力的行动可能会演酿成商业灾难，由于企业的竞争对手们正在网络并剖析处置海量以前无法获得的数据信息，来扩大其客户群。大多数企业组织都已然意识到了这一严重的挑战，故而他们的营业部门、IT员工、数据科学家和开发职员们都在配合起劲，以确定企业的人工智能战略。

 
在某种水平上，接纳AI战略的企业将逐步体验到在行使AI应用程序方面更为先进的领军企业们过往的履历：他们的服务器性能将遭遇到瓶颈局限问题。人工智能应用程序，稀奇是深度学习系统可以对当下呈指数级不停增进的海量数据信息举行剖析，但这些系统要求异常高，而且需要具备壮大的并行处置能力，故而越来越多的尺度化CPU已然无法充实执行这些AI义务了。早期阶段和高级阶段的AI用户在某些时刻将不得不彻底刷新其服务器基础设施以实现所需的相关性能。   因此，IDC建议正在开发AI功效或扩展现有AI功效的企业组织机构应以严酷控制的方式解决这一服务器性能瓶颈问题。务需要在充实掌握相关细节的条件下实行下一步的基础设施迁徙。此外，我们建议他们务需要与其服务器供应商亲热相助，这些服务器供应商可以为企业客户从早期阶段尽快过渡到稳步的高级生产阶段，进而充实行使AI功效提供响应的指导。   IDC发现，大多数处于观点验证(POC)测试或生产模式的人工智能和深度学习应用程序的企业在某种水平上已经到达了 “服务器基础设施瓶颈限制”的水平——有时在这些企业迁徙到差其余服务器基础设施后，会不止一次的泛起基础设施瓶颈局限性的问题。  

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