PowerEdge主機：AI、ML和DL的首選

目錄

1. AI與資料中心

   • AI作為數據中心中最快增長的工作負載
   • AI的發展潛力
   • AI技術進展的三大基石

2. 技術資源的需求

   • 數據資源的需求
   • 軟體與演算法進展的需求
   • 計算資源的需求

3. 文化和組織上的障礙

   • AI的領導力和支持
   • 不同團隊的合作
   • 人才短缺

4. 解決方案供應商

   • OrderA
   • DataRobot
   • Iguazio
   • GRID Dynamics

5. 與Intel的合作

   • 優化軟體平台
   • 第二代Intel Xeon Scalable處理器的優勢

6. 解決企業面臨的問題

   • 人才短缺
   • 整合數據科學平台

7. 結論

AI與資料中心

AI（人工智慧）是當今資料中心中增長最快的工作負載之一。AI作為一種乘數效應，能夠推動跨不同行業的許多公司利用技術進步。AI的發展主要依靠三個基本技術支柱：數據、軟體和計算資源。

AI作為數據中心中最快增長的工作負載

AI在現代資料中心中佔據了重要地位，原因是它能夠通過數據的分析和處理來實現技術的跨行業發展。AI常被用作數據處理的乘數效應，能夠讓公司在各個行業中不斷推進技術的進步。

AI的發展潛力

AI的發展潛力在於它能夠以數據為基礎，透過軟體演算法進行進一步的處理和分析。AI的發展可以保證不斷提升技術和創新能力。

AI技術進展的三大基石

AI技術的發展主要基於三大基石。首先，數據是AI發展的核心。AI需要利用並分析數據來推動技術的進步。其次，軟體與演算法進展是實現AI的關鍵。利用開源軟體和工具可以實現AI的發展和應用。最後，計算資源的支持是進行AI工作負載的關鍵要素。高效運行的計算資源，如CPU、內存和固態存儲，是實現AI工作負載的必要條件。

技術資源的需求

為實現AI的發展，需要滿足以下三個技術資源的需求：數據、軟體和計算資源。

數據資源的需求

AI的發展需要大量的數據資源。公司需要擁有和使用來自各種數據來源的數據，以便充分利用。無論是結構化數據還是非結構化數據，都對AI的發展至關重要。

軟體與演算法進展的需求

實現AI需要利用軟體和演算法進展。開源軟體和工具提供了許多可以用於實現AI的解決方案。這些軟體和演算法的進展對於實現AI的發展至關重要。

計算資源的需求

實現AI工作負載需要大量的計算資源。高效運行的CPU、內存和固態存儲等計算資源能夠保證AI的工作負載能夠高效執行。

文化和組織上的障礙

實現AI的發展除了技術資源的需求之外，還面臨著文化和組織上的障礙。

AI的領導力和支持

實現AI需要從高層領導力的支持開始。公司領導人需要認識到AI的潛力，支持AI的發展。只有從高層領導開始，才能推動整個組織實現AI的目標。

不同團隊的合作

實現AI需要不同團隊的合作。數據科學團隊和機器學習團隊需要共同合作，共同努力實現AI的目標。只有不同團隊的協作，才能實現AI的成功。

人才短缺

實現AI需要具備相應技能的人才，如數據科學家和機器學習工程師。然而，目前行業中的人才短缺導致了AI的發展受限。因此，需要尋找解決方案來解決這個問題。

解決方案供應商

為了解決AI發展面臨的挑戰，我們正在與四家供應商合作，這些供應商提供了各自的解決方案。

OrderA

OrderA是我們正在與之合作的一家供應商。他們提供了能夠讓企業分析師和工程師輕鬆進行數據科學和機器學習的自動機器學習（AutoML）軟體。這樣的解決方案使得企業能夠更容易地採納AI，而無需雇用數據科學家。

DataRobot

與OrderA不同，DataRobot提供了一個完整的數據科學平台，針對已經在進行AI項目的企業進行優化。他們的解決方案旨在幫助企業更快地進行AI項目並實現規模化。

Iguazio

Iguazio是一個全面的數據科學平台提供商，針對已經在進行AI項目的企業進行優化。他們的解決方案旨在幫助企業更快速地進行AI項目並實現規模化。

Grid Dynamics

Grid Dynamics是一家系統整合商和服務提供商，提供數據和數位化轉型以及數據科學方面的服務。我們正在與他們合作，通過組合開源組件來打造一個適合我們客戶的數據科學平台。

與Intel的合作

我們與Intel合作，優化供應商的軟體平台，使其在Dell PowerEdge系統上運行更高效。我們希望利用第二代Intel Xeon Scalable處理器的優勢，並使用最新的Intel優化函式庫和框架，以確保我們的客戶能夠充分利用Dell PowerEdge系統的先進功能。

解決企業面臨的問題

我們通過與不同供應商的合作，致力於解決企業在進行AI項目時面臨的兩大問題：人才短缺和數據科學平台的構建。

人才短缺

由於在行業中緊缺數據科學家和機器學習工程師，我們與OrderA合作，提供AutoML軟體，使企業能夠更容易地進行數據科學和機器學習。

整合數據科學平台

我們與DataRobot、Iguazio和Grid Dynamics等供應商合作，通過其解決方案，幫助企業更快速、更高效地構建和整合數據科學平台，並實現數據科學與機器學習團隊之間的協作。

結論

通過與多個供應商的合作，我們致力於解決企業在進行AI項目時面臨的挑戰。這些解決方案旨在解決人才短缺和構建數據科學平台的問題，並為企業的AI項目提供全面支持。

+ 特色：

• AI作為數據中心中最快增長的工作負載之一
• AI的發展潛力和技術進展的三大基石
• 技術資源的需求：數據、軟體和計算資源
• 文化和組織上的障礙：領導力、團隊合作和人才短缺
• 解決方案供應商：OrderA、DataRobot、Iguazio和Grid Dynamics
• 與Intel的合作和優化軟體平台
• 解決企業面臨的問題：人才短缺和整合數據科學平台

FAQ:

Q: AI如何成為最快增長的工作負載之一？ A: AI作為乘數效應，能夠推動不同行業的技術進步，因此成為資料中心中增長最快的工作負載之一。

Q: 企業面臨的主要AI問題是什麼？ A: 企業在進行AI項目時主要面臨人才短缺和構建數據科學平台的問題。

Q: 我們如何解決人才短缺問題？ A: 我們與供應商OrderA合作，提供AutoML軟體，使企業能夠更容易地進行數據科學和機器學習，並解決人才短缺問題。

Q: 我們如何解決數據科學平台的構建問題？ A: 我們與供應商DataRobot、Iguazio和Grid Dynamics合作，通過其解決方案，幫助企業更快速、更高效地構建和整合數據科學平台。