什么是人工智能基础设施？
人工智能基础设施是指旨在支持人工智能（AI）和机器学习（ML）工作负载的集成硬件和软件环境。在当今快速发展的技术环境中，人工智能基础设施已成为企业和组织利用人工智能和 ML 进行数据分析、预测建模和自动化等应用的关键组成部分。
与传统的IT 基础设施不同，人工智能基础设施是专门为处理人工智能算法的高计算需求和大量数据处理要求而定制的。这包括专用硬件，但人工智能基础设施还包括一系列软件工具，包括机器学习框架、数据处理库和可扩展的存储解决方案。
人工智能基础设施的基石在于其高效处理和分析大量数据的能力，从而实现更快、更准确的决策。这在图像识别、自然语言处理和自主系统等领域尤为重要，因为在这些领域，实时数据处理至关重要。
如今，人工智能基础设施在医疗保健、金融、汽车和电信等多个领域发挥着举足轻重的作用。在这些行业中，人工智能分别促进了精准医疗、算法交易、自动驾驶汽车和智能网络解决方案等进步。
还要注意的是，人工智能基础设施中有一个相对较新的概念框架，叫做人工智能工厂，通常用于强调简化、高效地生产人工智能模型和解决方案。这一概念将人工智能基础设施的各个组成部分整合到一个有凝聚力的系统中，支持人工智能开发的整个生命周期，从数据预处理和模型训练到部署和持续改进。人工智能工厂方法旨在实现人工智能计划的自动化和规模化，使企业能够在各个领域快速创新和部署人工智能解决方案。
人工智能基础设施详解
人工智能基础设施是众多人工智能和 ML 应用程序的支柱，为处理庞大的数据集提供必要的计算能力和资源。这种基础设施是硬件和软件系统的混合体，它们共同发挥作用，并针对人工智能任务进行了优化。因此，它们与传统的IT 基础设施设置大不相同。
硬件组件
- 图形处理器（GPU） 服务器:GPU是人工智能基础设施的核心，它提供的并行处理能力非常适合人工智能工作负载中普遍存在的矩阵和矢量计算。GPU 服务器将 GPU 集成到服务器框架中，以训练和运行人工智能模型，因为它们能够同时处理多个操作。使用GPU 服务器是对人工智能基础设施的重要投资，它将 GPU 的计算能力与服务器环境的多功能性和可扩展性相结合，以满足人工智能工作负载的需求。
- 人工智能加速器：这些是专为高效处理人工智能工作负载而设计的专用硬件。这些加速器包括FPGA（现场可编程门阵列）和 ASIC（特定应用集成电路），为加快人工智能计算速度提供了替代解决方案。人工智能加速器在实现人工智能硬件生态系统多样化以及为不同的人工智能应用提供更多量身定制的选择方面发挥着至关重要的作用。
- TPU（张量处理单元）：TPU 专为机器学习任务而开发，由谷歌等公司定制设计，用于加速张量计算。它们可为人工智能计算提供高吞吐量和低延迟，因此特别适用于深度学习应用。
- 高性能计算 (HPC) 系统：高性能计算系统对于处理大规模人工智能应用的巨大计算需求至关重要。它们由功能强大的服务器和集群组成，能够快速处理大量数据，对于复杂的人工智能模型和模拟至关重要。
软件组件
人工智能基础设施需要考虑的关键因素
优化人工智能工作流程
人工智能基础设施不仅涉及硬件和软件组件，还必须考虑到人工智能工作流程的优化。这包括数据摄取、预处理、模型训练、验证和部署。高效的人工智能工作流程可确保人工智能模型得到准确而迅速的训练，从而缩短洞察时间，同时提高整体生产率。
存储系统
存储系统在人工智能基础架构中发挥着举足轻重的作用，它不仅是数据存储库，还是对整体性能和成本效益有重大影响的活动组件。正确的存储解决方案可确保服务器和 GPU（人工智能基础设施中最重要的投资）持续保持活跃，最大限度地提高其利用率，从而降低总体拥有成本 (TCO)。
可扩展性和灵活性
人工智能基础设施的一个关键方面是其可扩展性和灵活性。随着人工智能模型和数据集的增长，支持它们的基础架构必须能够扩展，以满足日益增长的需求。基于云的人工智能基础架构具有这种可扩展性，允许企业根据需要访问更多资源。此外，基础架构必须足够灵活，以支持各种人工智能和 ML 模型及算法，适应不断变化的人工智能需求。
安全性和合规性
随着人工智能应用的兴起，安全性和合规性已成为重中之重。人工智能基础设施在设计时必须采取强有力的安全措施，以保护敏感数据并确保隐私。这包括加密、访问控制以及遵守欧盟广泛使用的《通用数据保护条例》（GDPR）等法规。由于人工智能在关键应用中的使用越来越多，安全、合规的人工智能基础设施的重要性怎么强调都不为过。
与现有系统集成
对于许多组织而言，将人工智能基础设施与现有 IT 环境集成是一个至关重要的考虑因素。成功的集成可确保人工智能应用能够利用现有数据和系统，从而无缝过渡到更先进的人工智能功能。这还涉及将人工智能计划与组织的整体 IT 战略相结合，确保整个过程的一致性和效率。
面向未来
最后，面向未来的人工智能基础设施至关重要。随着人工智能技术的发展，基础设施必须能够适应未来的进步。通常情况下，这包括投资于模块化和可升级的系统，紧跟新兴的人工智能趋势，以及在组织内部培养持续学习和创新的文化。
关于人工智能基础设施的常见问题
- 人工智能基础设施与传统的 IT 基础设施
人工智能基础设施是专门为人工智能和机器学习任务设计的，侧重于专用硬件和人工智能专用软件框架。这与以通用计算和数据存储为中心的传统IT 基础设施形成鲜明对比。人工智能基础设施的专业化可高效处理人工智能工作负载中典型的大型数据集和复杂计算。
合适的人工智能基础设施投资可以克服人工智能的哪些限制？合适的人工智能基础设施投资可以克服计算能力不足、数据处理能力不足、创新缓慢和缺乏灵活性等限制。重要的是，人工智能基础设施的可扩展存储和先进数据处理能力可实现更有效的数据管理，这对人工智能模型的准确性至关重要。- 人工智能基础设施如何造福 机器学习
人工智能基础架构可为高效的模型训练和部署提供必要的资源，从而使机器学习 项目受益。它可以更快地训练复杂的模型、处理更大的数据集以及高效地部署模型。这就提高了模型的准确性，缩短了实现洞察功能的时间，并能扩展项目以满足现实世界的应用需求。 - 为什么人工智能基础设施对商业实体非常重要？
人工智能基础设施对商业实体至关重要，因为它能增强商业实体的竞争优势、提高运营效率、促进创新，而且如果使用得当，还能改善客户体验。此外，它还能进行高级数据分析、预测建模、开发新产品和服务，或进行更个性化的客户互动。如今，人工智能基础设施往往是转变商业模式和创造新市场机遇的关键。