回答:AI人工智能绝对会成为未来最大的变革之一，但是这能否成为一种趋势我持怀疑态度。因为AI技术需要的数据样本和硬件投入都是非常高规格的，只有那些渗透到生活场景中的大型科技公司才有能力去经营这一事业。放一组资料：2014年，Facebook的DeepFace人脸库包含了4030位样本人物的4400万张图，算法方面由多达8层网络、1.2亿训练参数的系统来支持。而谷歌的FaceNet数据库规模更大，容量为来...
chengtao1633
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回答:在2019年12月12日的全球AI智适应教育峰会上，栗浩洋发表了题为：用AI为孩子减负的演讲，其中把松鼠AI对于解决教育减负的问题进行了详细的阐述。文章我分享给你：大家好，非常高兴今天可以在这里再次分享我们对人工智能教育的探索以及给孩子到底带来了什么。经过5年的时间，松鼠AI已经在人工教育里面投入了大量的资金人力和心血，全国2000多个校长也一起为此努力，我们希望每个孩子可以学得更轻松，更开心。我...
AaronYuan
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回答:谢邀！关于教育领域的@A|+是指:互联网,线上线下个体化服务的新型教育产品。纵观欧洲发达国家，第一代计算机问世。只是给工业化道路提供了改革技术支持，而没有冲破教育的红线。而第二代互联网的升级也只是提供了，一.二.三产业数字化￥经济产业的新型的理念模式。也没打破原始传统~以人为本的教学大刚。宗技术如何交迁！如何经济改革模式！教育第一站线的公补，不会受冲击。因爱戴于民！所以属时代之佣护。如物联网的道来...
XUI
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回答:我想，这或许是两个大方向的问题。AI是技术能力，是需要使用的，但混合云似乎更向是一种部署形态和基础环境。在云的世界里，从企业用于单一测试的基础私有云环境、到今天企业级公有云规模化发展，云的能力或多或少的支持了企业信息化基础，在是一种大环境，是必须要具备的能力。在AI的技术能力层，应该持续秉承具有创新思维的规划与设计，就像高级算法和深度学习的手法，应该被企业深化落实。要不断尝试运用新技术解决现有的业...
phpmatt
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...用了 GPU 加速服务器的虚拟化集群，这些集群采用经济、高性能的计算方法，将深度学习的训练时间从数周缩短到数小时。- 模型开发更轻松：一款名为DL Insight的新软件工具，可帮助数据科学家提升深度学习模型的准确度。...
...使用GPU，是因为GPU能够并行处理大量数据，从而有力支持高性能计算与人工智能需求。这样的速度提升抵消了摩尔定律放缓的问题（摩尔定律认为芯片密度每一到两年将能够增加一倍，这一结论在过去数十年中一直有效，但最近...
...N5i实例，适用于云游戏、VR/AR、AI推理和DL教学等轻量级GPU计算场景，更细粒度的GPU计算服务，阿里云百科网分享： 什么是虚拟化GPU服务？ 虚拟化GPU服务是一种弹性GPU计算服务，用户可以根据业务需求选择比一颗物理GPU更小的计...
...AI训练团队，最早都是从基础设施出发，包括数据接入、高性能计算资源、运行环境资源等； 然后在保障稳定的基础之上获得训练工具，包括模型训练追踪能力、算法框架支持能力等，实现过程的自动化； 有了训练工具的支撑...
...理、分布式通信等多个方面做了优化，结合华为云 Atlas 高性能服务器，实现了硬件、软件和算法协同优化的分布式深度学习加速。有了 MoXing 后，上层开发者可以聚焦业务模型，无需关注下层分布式相关的 API，只用根据实际业...
...内用户使用的，高性价比云算力平台，低至1元/小时起。高性能AI算力资源，提供T4/V100S/2080Ti/3090/P40等多种配置GPU，预装TensorFlow、Pytorch、CUDA等算法框架，开机即用。Amazon EC2：亚马逊的弹性计算云服...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
Doyle
liuyix
