AI 一体机,满足新时代的新需求
AI 变革带来哪些 IT 的新要求?
深度学习的突破和硬件的突飞猛进,使得人工智能“第n春”焕发蓬勃生机。这是历史上第一次,机器可以在如人脸识别等‘人类’工作上做得比我们人类更好。

人工神经网络有许多‘隐藏’或计算层,实现深度学习要对特定人工神经网络架构进行一系列的特定配置,可以提供数据让系统自我训练(training)或推断(inference),最终从输出神经元层读取数值结果。
AI变革的除了软件层面复杂度增加之外,其计算模式还带来了新的硬件需求。比如:
1 加入更加符合的SIMD(Single Instruction Multiple Data)计算模型,可以使得处理器、矢量处理器、加速器、FPGA和定制芯片等高效运转。
2 是否需要引入专用芯片如ASICS FPGA?CPU GPU如何搭配使用?
3 训练集必须足够大,以充分利用设备所有的并行计算能力,否则造成性能浪费。
4 在训练期间,硬件处理所有并行计算的能力更多地取决于高速缓存和内存子系统的性能。那么,各种内存需要准备多大呢?
……
‘软硬兼施’,可以考虑下 AI 一体机?
AI一体机,通过本地化AI部署的形态,将阿里云技术产品化输出,包含视频、语音和自然语言处理(NLP -Natural Language Processing)产品家族,借助AI技术加速用户的业务效率。

其技术优势在于:
- 精度高:核心引擎采用最新的深度学习和亿级数据实战训练而成
- 样本全:已积累1300+敏感人物样本库,并持续运营
- 适应性强:采用人脸跟踪技术,对视频的分辨率、姿态、质量鲁棒好
- 效率高:最小配置集群可同时处理40路视频,1小时视频10分钟内处理完成
- 准确率高:召回率大于99%
AI一体机解决方案已经进入商业化阶段, 据悉目前已经应用于传媒行业的图片视频内容审核等场景。

本文作者:木环
AI 一体机,满足新时代的新需求的更多相关文章
- MEAN实践——LAMP的新时代替代方案(上)
摘要:90 年代,LAMP 曾风靡一时,然而随着需求的变迁和数据流量的激增,LAMP 已不可避免的走下神坛.近日,在 MongoDB Blog 中,Dana Groce 介绍了一个基于新时代架构的实践 ...
- 贾扬清谈大数据&AI发展的新挑战和新机遇
摘要:2019云栖大会大数据&AI专场,阿里巴巴高级研究员贾扬清为我们带来<大数据AI发展的新机遇和新挑战>的分享.本文主要从人工智能的概念开始讲起,谈及了深度学习的发展和模型训练 ...
- GVS案例分享|乘新时代姑苏舫号,体验匠心智能控制
水,是苏州的灵魂,串起苏州的古与今.动与静.金鸡湖景区位于苏州工业园区,总面积11.5平方公里,其中水域面积7.4平方公里. 新时代姑苏舫号,是金鸡湖景区极具苏式特征且规格超高的游览船型.船体分为上下 ...
- 组合式应用新利器?SaaS新时代事件网格如何解决集成标准化问题
摘要:组合式应用需要面临的一个难题是如何解决各个应用之间的集成标准问题,比如应用可能仅支持HTTP.TCP等协议中的一种,而缺乏统一的通讯标准就给业务落地该架构带来了困难.下面介绍事件网格(Event ...
- 意味着JNPF迈入新时代的3.4版本,与3.3.3版本有着哪些功能区别呢?
在线开发 3.3.3版本 同一个功能分功能设计和移动设计 功能设计没有更换模式 功能设计没有同步菜单 功能设计和移动设计无表模式 3.4.1版本 同一个功能可以在功能设计里面设计,根据客户需求自己选 ...
- Vimer的福音 新时代的Vim C++自动补全插件 clang_complete
使用vim的各位肯定尝试过各种各样的自动补全插件,比如说大名鼎鼎的 OmniCppComplete .这一类的插件都是对 Ctags 生成的符号表进行字符串匹配来获得可能的补全项.他们在编写 C 代码 ...
- “新浪UC”的后江湖时代------易名新浪SHOW重出江湖
说到新浪UC,相信很多老网民应该并不陌生,当年QQ放号收费让新浪UC火爆了好一阵子,而随着QQ的崛起,UC也就渐渐退出了即时通信市场,不过,这并不意味着新浪UC退出了历史舞台,因为目前炙手可热 ...
- 新时代的Vim C++自动补全插件 clang_complete
Vimer的福音 新时代的Vim C++自动补全插件 clang_complete 使用vim的各位肯定尝试过各种各样的自动补全插件,比如说大名鼎鼎的 OmniCppComplete .这一类的插 ...
- 全景智慧城市——VR全景,开启VR营销新时代
全景是一种新兴的富媒体技术. 与视频.声音.图片等传统主流媒体最大的区别是"可操作,可交互". 全景给人以三维立体感觉的实景360°全方位图像,此图像最大的三个特点: 全方位:展示 ...
随机推荐
- LinkedHashMap 源码分析
LinkedHashMap LinkedHashMap 能解决什么问题?什么时候使用 LinkedHashMap? 1)LinkedHashMap 按照键值对的插入顺序进行遍历,LinkedHashM ...
- 安装python是提示 0x80072f7d 错误的解决办法
最简单的方法: Internet 选项-> 高级里面 勾选使用TLS1.1和使用TLS1.2即可.实际测试是ok的
- python-笔记(六)模块操作以及常用模块简介
模块.包 什么是模块? 模块实质上就是一个python文件,它是用来组织代码的,意思是说把python代码写到里面,文件名就是模块的名称,例如:model.py model就是模块名称. 什么是包? ...
- Linux_NIS+NFS+Autofs
目录 目录 前言 NIS NFS Autofs 搭建NISNFSAutofs Setup NNA environment Setup ServerSite Setup client 前言 NIS+NF ...
- unittest自动化测试举例:自动读取ymal用例&调用接口并生成报告
用unittest框架写的接口自动化实现过程: 1.编写ymal格式用例: 2.导入ddt模块,该模块的主要功能是帮你读取ymal用例文件,自动获取内容并循环调用函数,具体见代码. 3.导入Beaut ...
- 【Unity Shader】---准确认识SubShader语义块结构、渲染状态设定、Tags标签
一[SubShader] 每个UnityShader文件可以包含多个SubShader语义块,但至少要有一个.当Unity需要加载这个UnityShader时,Unity会扫描所有的SubShader ...
- levelDB Block
http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/8635821 BlockBuilder的接口 首先从Block的构建开始,这就是BlockBuilde ...
- 嵌入式软件工程师C语言经典笔试1
一. 预处理器(Preprocessor) 1.1. 用预处理指令#define 声明一个常数,用以表明1年中有多少秒(忽略闰年问题) #define SECONDS_PER_YEAR (60 * 6 ...
- Codeforces 840C 题解(DP+组合数学)
题面 传送门:http://codeforces.com/problemset/problem/840/C C. On the Bench time limit per test2 seconds m ...
- JVM调优 — 命令大全(jps jstat jmap jhat jstack jinfo)(转)
运用jvm自带的命令可以方便的在生产监控和打印堆栈的日志信息帮忙我们来定位问题!虽然jvm调优成熟的工具已经有很多:jconsole.大名鼎鼎的VisualVM,IBM的Memory Analyzer ...