人工智能基础层定义.pdf下载

weixin_39822095 2023-03-19 10:00:11

人工智能基础层定义支撑各类人工智能应用开发与运行的资源和平台算力、算法、数据是人工智能产业发展的三大要素。据此，人工智能基础层主要包括智能计算集群、智能模型敏捷开发工具、数据基础服务与治理平台三个模块。智能计算集群提供支撑AI模型开发、训练或推理的算力资源，包括系统级AI芯片和异构智能计算服务器，以及下游的人工智能计算中心等；智能模型敏捷开发工具模块主要实现AI应用模型的生产，包括开源算法框架，提供语音、图像等AI技术能力调用的AI开放平台和AI应用模型效率化生产平台；数据基础服务与治理平台模块则实现AI应用所需的数据资源生产与治理，提供AI基础数据服务及面向AI的数据治理平台。AI基础层企业通过提供AI 算力、开发工具或数据资源助力人工智能应用在各行业领域、各应用场景落地，支撑人工智能产业健康稳定发展。智能计算集群支撑人工智能应用的算力资源智能模型敏捷开发工具帮助实现人工智能应用模型生产数据基础服务及治理平台面向人工智能的数据资源生产与治理人工智能基础层定义人工智能基础层涵盖AI算力、算法平台与数据资源模块人工智能应用层异构智能计算服务器 AI技术开放平台 AI基础数据服务系统级AI芯片 AI应用模型效率化生产平台面向AI的数据治理平台人工智能计算中心采用异构形式的服务器，支持X86、 GPU、ARM、ASIC及FPGA加速卡等，以提升数据处理能力整合智能计算集群为企业或科研计算等需求提供AI算力服务包括应用于云端服务器、边缘及终端设备的AI芯片提供计算机视觉、智能语音、 NLP等各类AI技术能力调用以深度学习或机器学习为主的一站式模型生产平台，含满足零代码或低代码开发需求的解决方案为AI算法训练及优化提供的数据采集、清洗、信息抽取、标注等服务，以采集和标注为主通过汇聚盘点数据、提升数据质量，增强数据可用性和易用性，进一步释放数据资产价值 AI开源框架一般包括大量的机器学习或深度学习算法，为多种编程语言提供API 满足业务需求的数据采集高效数据标注数据统一管理高质量数据集挖掘数据关联信息人工智能基础层价值 AI基础层是支撑AI应用模型开发及落地的必要资源开发一项人工智能模型并上线应用大致需经历从业务理解、数据采标及处理、模型训练与测试到运维监控等一系列流程。过程中需要大量的AI算力、高质量数据源、AI应用算法研发及AI技术人员的支持，但大部分中小企业用户并不具备在"算力、数据、算法"三维度从0到1部署的能力，而财力雄厚的大型企业亦需高性价比的AI开发部署方案。依靠AI基础层资源，需求企业可降低资源浪费情况、规避试错成本、提高部署应用速度。作为支撑AI模型开发及落地的必要资源，AI基础层可在多环节提效AI技术价值的释放；其工具属性也标志着AI产业社会化分工的出现，AI产业正逐步进入低技术门槛、低部署成本、各产业深度参与双向共建的效率化生产阶段。 AI应用开发上线流程与AI基础层资源价值点识别业务问题数据采集标注数据治理特征工程模型训练模型评估调优模型部署运维监控确定最优模型性能评估及模型持续优化数据输入运算端到端设计结合开发流程模板开发态流程运行态流程迭代调优 AI基础层资源价值点数据基础服务及治理平台智能模型敏捷开发工具智能计算集群数据资源可视化建模、交互式建模、自动建模实现分布式训练框架提高算法建模效率模型仓库管理提供算法工程化服务易用的模型部署、运行监控平台实现模型的持续集成、持续交付、持续部署算法开发资源 CPU、GPU容器服务计算资源统一管理算力资源提高资源利用率提高执行效率 AI专用芯片；实现软硬一体优化，突破性能瓶颈 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 类别 2 类别 3 2006 2025 2030 人工智能基础层进阶之路粗放式单点工具向集约型、精细化资源演进智能化转型趋势下，企业部署AI项目的需求正经历着变化，对数据质量、模型生产周期、模型自学习水平、模型可解释性、云边端多样部署方式、人力成本及资金投入、投资回报率等的要求都逐步走高。在上述需求特点及自动机器学习、AI芯片硬件架构等技术发展的共同推动下，AI基础层资源的整体效能水平也在不断进化，以有效降低需求企业的AI开发成本。大致涵盖相互交融的三个阶段：雏形期，算法/算力/数据各模块多为粗放式的单点工具，新兴产品及赛道逐步出现；快速发展期，各赛道活跃度显著提升，参与者积极探索产品形态与商业模式，基础层服务体系逐步完善、资源价值凸显；最后则向成熟阶段过渡，各赛道内企业竞争加剧，逐步跑出头部企业。同时各赛道间企业 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_43934844/87504924?utm_source=bbsseo

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