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AI时代的前夜,网络交换机能否抓住市场迭代的深刻机遇_威利斯人欢迎您
2021-06-19 [23899]
本文摘要:【编辑推】最近产业最喜欢的游戏是AI在哪里,想让AI从模型中脱离现实,最重要的委托是ICT基础设施的建设。

【编辑推】最近产业最喜欢的游戏是AI在哪里,想让AI从模型中脱离现实,最重要的委托是ICT基础设施的建设。人工智能必须建立在ICT基础设施上,并通过网络空间延伸到所有物体的智能应用。人工智能时代不仅是一个算法时代,也是一个适合人工智能运营的时代,需要最大化人工智能效能的系列技术。

最近产业最喜欢的游戏之一是AI在哪里。过去,我们可以看到人工智能不存在于实验室,也不存在于软件中,但我们想让人工智能从模型中走出现实,并不容易。至少,AI任务必须承担一系列条件,其细节在各种ICT基础设施的递归上创建。

也许可以这样比喻,人工智能就像一辆汽车。当它来临时,设施的高速公路加油站技术厂必须建成。

马车时代的道路状况,不能充分发挥汽车的优势。人工智能跑到现实的最重要条件有很多,尤其是人工智能必须建立在ICT基础设施上,并通过网络空间延伸到一切智能应用。AI的运行与网络环境密切相关,可以说网络是AI的行军之路。

但是,AI的兵马到来时,你知道网络环境这个运输店已经建成了吗?如果分析今天AI面临的网络状况,就找不到其中产生了很多痛点。同时,智能时代的产业机会也包括在内。AI时代的前夜,网络相信压力山大AI时代不会在明天早上到来,今天是AI时代的前夜。

在这漫长的前夜,AI应用于ICT基础设施明确提出更多挑战。首先,人工智能计算比以运算简单,一次智能识别的背后可能包括数百个模型的计算。需要分担更简单的运算任务,似乎是AI应用于ICT基础设施的首要任务。

同时,AI运算与图像、视频有关,其数据量的可观性与以往相比构筑了线性到张量的进步。只有分担更大的数据通过量,AI才能应用于稳定的运营。

最后AI运算对ICT基础设施的配置条件的拒绝也更加严格,过去以太坊1‰的丢包率对AI的应用没有很大影响。这些人工智能给计算和通信带来的变化也给通行的网络环境带来了巨大的费用。智能驾驶等巨大的数据量任务,工业互联网的正确算法模型的配置被拒绝,AIoT被拒绝的运输压力,给网络环境带来了无数的压力。

面对人工智能的到来,网络环境的痛点可以反映在几个方面:1.可观的计算能力必须与简单的不同结构计算。它必须受到灵活的网络环境的支持。如果网络速度跟上,人工智能计算能力将是无尽的。

2.人工智能任务拒绝大规模部署和并行计算,大规模非结构数据通过,动态自学,算法在框架层和应用层的精度完全一致等。这些新的拒绝在以前的网络环境中没有,需要新的积极网络优化能力。

3、AI时代,企业业务空间快速增长,阶段性数据量急剧增加,运输工作过于简单,和平的压力也刻不容缓。在这三个痛点下,必要的结果是网络交换机市场进入了新的挑战,也是市场回归的深刻印象机会。

具有AI承载能力、智能运输能力的下一代网络交换机,成为当今AI大局的当务之急。引进CloudEngine16800作为华为AI发展战略和全栈全场景AI解决方案的新成员,通过创造性地在交换机上安装AI芯片,通过智能优化和当地决策提供自动驾驶网络能力。再加上单槽48x400GE即墨端口,可以最大限度地反对AI运算的高密度流量,将网络环境建设推向AI时代的新水平。

CloudEngine16800背后,华为解决了AI前夜两个最重要的问题:使现在非常简单,使未来顺利。更简单的今天:通过AI的力量恢复网络运输困境分析,通过安装AI芯片,CloudEngine16800首次在交换机中加入AI算力,在设备水平上构筑了智能的自主识别和决策能力。在此能力下,可构建秒级伤残鉴定和分级伤残自动定位。

这个功能给应用者带来的第一个变化是用AI的智慧完成运输,释放今天和日益增加的运输压力。用AI分担原本花费大量人力,已经不能为人类完成的网络运输工作,可以看作几个阶段达成协议的目标。在CloudEngine的AI引擎解决方案中,首先完成的是智能临床的本地化,通过CloudEngine16800的本地推理小说和动态决策,通过AI分担运输维护工作,增加对云服务临床的依赖,构建低成本高效率。其次,基于智能运输维护和故障检测和专业故障库的智能给定,达成协议故障自主调查、自主监视的能力。

分担人工难以完成的简单网络运输监视。另外,通过智能运输平台和交换机当地智能包含的分布式AI运输结构的原因,构筑故障慢的自我修理,从当地分析到自我伤口的原始AI网络运输系统完成了。

整个网络系统开始类似于自动驾驶状态,从大大简单的网络运输中释放用户,不是在物流保障上消耗大量的人力物力,而是更加关注场景和应用。如果过去的困境发生变化,整个网络运输系统的灵活性和部署性也不会提高。过去伤筋动骨式的修理、扩展依然再现。

换句话说,受AI力量的影响。交换机的应用在模改变过去的沉重开始,看起来更轻,更简单。

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在智能优化下,更多想象力的未来对网络环境来说,今天更大的任务是适应环境企业用户大幅减少的AI计算能力市场需求和衍生的网络依赖。网络环境必须大量推广人工智能任务,获得适当的网络反对。

数据洪水泛滥,深度自学迫在眉睫,找不到原来的道路。基于人工智能芯片带来的主动分析能力和动态自学能力,CloudEnginel16800应用于华为独特的iLossLess智能交换算法,获得网络结构优化和全网调度能力,简单的人工智能任务这种能力对AI开发者和运用者来说,针对未来更普遍的AI市场需求,解决问题的三个基础问题:1、解决问题以太网原始短板的包装问题,提高AI任务精度和场景一致性。

应用于智能互换算法后,以太坊可以构建零丢包,充分发挥人工智能算力,从任务到场景中产生误差。2.通过灵活的网络调度,加快人工智能任务培训,降低模型部署效率。

在一定程度上,在智能交换算法下,数据中心可以根据流量模型构建适应性和优化性,根据应用情况自律开展资源调度,适应环境AI应用于流量弹性空间小的特点。3.基于人工智能研发平台,让信息技术人员更好地再次加入人工智能,从另一个维度降低开发成本,最终构建人工智能慢慢降低成本。这种更普遍的模式,在企业开展智能转型时,得到了强有力的帮助。人工智能时代不仅是一个算法时代,也是一个适合人工智能运营的时代,需要最大化人工智能效能的系列技术。

目前,我们必须在某种程度上发展人工智能技术本身,并与技术合作前进。其中,网络的基础环境是重要的项目。下一代网络产品必须比等待中的产业结构更先进。

在产业智能转型的革命之旅中,网络产品毕竟是基础供应燃料的后备军,作为先驱和开拓者的作用,可以使这个漫长的道路更加不顺利。


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