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为何大数据很多,能赚钱的公司却很少?

都说大数据分分钟能帮你多赚 10 倍——这话不假。在这个快速发展的智能硬件时代,困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。而企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策。尽管对于许多企业来说,大数据早已成为信息管理的基础,但他们所沉淀的数据资产有多少能够产生增值,却很难有所衡量

  都说互联网大数据一下子能帮你挣到 10 倍——这句话不是假话。

  在这个迅速發展的智能产品时期,困惑运用开发人员的一个主要问题便是怎样在输出功率、覆盖面积、传输速度和费用中间寻找这个细微的均衡点。而企业的管理运用有关信息和研究可以协助他们控制成本、提高工作效率、开发商品、作出更聪明的业务流程管理决策。

  虽然针对很多公司而言,互联网大数据早就变成信息化管理的基本,但它们所沉积的数据资产有多少可以造成升值,却难以有一定的考量。

  假如仅滞留在搜集信息和出示剖析表格,那麼伴随着数据信息类型的持续转变,之中很多的泛娱乐化、关系型数据库,会让公司在销售和经营环节中难以合理从这当中提炼出使用价值。

  这就是为什么互联网大数据许多,能赚钱的企业却非常少。

  在技术上看,互联网大数据与云计算技术的联系如同一枚硬币的正反两面一样紧密联系。互联网大数据必定没法用每台的电子计算机完成解决,务必选用分布式框架,借助云计算技术的分散式解决、分布式数据库和云储存、虚拟技术。

  可是在应对很多繁杂及非组织化的数据信息眼前,怎么才能提高剖析和练习高效率就变成了公司必不可少去处理的问题。

  因此,Google深度神经网络架构 TensorFlow 自 2015 年 11 月开源系统至今就遭受了教育界和学术界的普遍关心。殊不知要将 TensorFlow 真真正正地运用于工作环境中依然具有较大的挑戰。

  为了更好地进一步减少 TensorFlow 的应用门坎,才云(Caicloud)早在 2016 年 4 月即公布中国第一个根据器皿群集的分布式系统深度神经网络系统软件,并于 2017 年 2 月 12 日发布产品 TensorFlow as a Service(TaaS) v1.0.0 商业版。

  TaaS 包含适用 CPU 和 GPU 的分布式系统 TensorFlow 实体模型练习服务平台和实体模型托管平台。根据将 TensorFlow 与Google开源系统的器皿云平台管理专用工具 Kubernetes 融合,才云给予的 TaaS 服务项目解决了 TensorFlow 在运用中学习培训成本相对高、管理方法难、监管难、发布难等问题,致力于协助公司更快、更简单地感受和运用全新深度神经网络技术性。

  现阶段,才云 TaaS 私有云存储已在一部分金融业、电力能源及电商行业落地式并协助公司解决困难,并已打开云计算平台内侧.

  恰好是因为 Kubernetes 和 TensorFlow 的极致融合,才云的 TaaS 一经公布就遭到英国 CNCF K8S 上下游十分重视,并应邀参加了2022年在柏林举行的 KubeCon 交流会。无巧不成书,才云将 AI 融进云端的视野也发生在由特斯拉公司创办人 Elon Musk 和科技孵化器 Y Combinator 的掌门 Sam Altman 开创的非盈利初创公司 OpenAI 的讲演中。

  这个据悉有 10 亿美元投资环境的企业,一直以将人工智能技术收益带来人类社会为重任。她们于 2016 年 4 月对外开放公布了人工智能技术一款用以开发和较为增强学习优化算法的工具箱 OpenAI Gym,进而取得成功摆脱了Google、Facebook 等大佬占据 AI 行业的布局。

  

为何大数据很多,能赚钱的公司却很少?

 

  Musk 觉得,与邪惡人工智能技术抗争的较好方法并不是限定人工智能技术的连接和应用,反而是更普遍地营销推广它。

  就这样一家包揽全球顶级人工智能技术行业优秀人才的企业,在提到 GPU 针对涉及到大中型神经元网络的自学问题时也表述了自个的确立观点。那便是“GPU 已经慢慢越来越必不可少。大家可能应用 GPU 来为规模性每日任务练习神经元网络,而且大家也预估大家的很多客户会那么做。”

  可是,传统式的分布式系统 TensorFlow 沒有把 CPU 跟 GPU 开展虚拟化技术。只有同时应用物理学 GPU 資源,没法让使用率利润最大化。在单机版自然环境下,即使应用现阶段最现代化的 GPU 都不能满足其测算量的规定。而在群集自然环境下,TensorFlow 存有高门坎、难配备、难监管等问题。

  弥足珍贵的是,做为一家国内新成立公司。此次 KubeCon 上,才云总裁大大数据工程师郑泽宇和才云高級云开源系统技术工程师赵慧智根据《通过 Kubernetes 搭建可支持 GPU 的 TensorFlow 集群》演说(大量详细信息,请点一下《纽约 KubeCon 震撼| 看 TensorFlow 怎样从 AI 专用工具化身 AI 商品》),非常好地解释了现阶段困惑深度神经网络未来发展的瓶颈问题,让全世界看到了中国公司的供献与使用价值。

  

为何大数据很多,能赚钱的公司却很少?

 

  才云计算技术权威专家(左二:赵慧智,右一:郑泽宇)与 OpenAI 及 Google GCE Manager 各自探讨了怎样布署 TensorFlow on Kubernetes 以及技术性点完成方法和 GPU 在 GCE 中的 upstream 现况和后面开发工作中。

  在此次 KubeCon 上,早已有很多 AI 生产商在考虑如何把 TensorFlow 比较好的运作在 Kubernetes 上。 才云觉得在 GPU 适用上必须去大量考量的是适用的 GPU 种类, GPU 怎样曝露给 container 内部结构的程序流程,及其多 GPU 生产调度和分派适用与特性调优。

  现阶段 GPU 在 Kubernetes 中的适用并不是非常好,因此许多生产商在使用的情况下全是会选用较为 Trick 的方法。例如将不一样 GPU 的种类根据 Kubernetes 的 Label 的方法来开展划分和挑选,并将 GPU 根据 Privilege 或是单一的 GPU 适用配备(在 1.5 中早已可以保证一个设备上单独 GPU 适用)来做到让 TensorFlow 的实体模型练习加快的提升。

  伴随着 1.6 的 Release,GPU 全新的 Alpha 版本号中可以适用好几个 GPU 生产调度、 GPU 机器设备自发觉、多 GPU 特定等作用。而这将为有 GPU 要求的厂家给予十分大的益处,不但在实施方面简单化了实际操作,与此同时在运用和根据 Container 的防护上保证了更快的适用,尤其是在 AI 行业。

  从互联网大数据到 AI,从专用工具到服务项目,并促进互联网的再度转型,是根据设备将沉积数据信息开展深层有效学习的物质。而这在其中,GPU 的合理生产调度对机器学习的危害可谓是加快模块一般,把握这一点,即可迅速剖析,精确管理决策并完成经济收益。

  此时,应对奔涌而成繁杂繁复的海量信息,有多少企业能把握机遇,根据数据统计分析跟深度神经网络在 AI 新时期冲出重围,变成战团呢?伴随着Google深度神经网络架构 TensorFlow 的问世,能荡平门坎,将分布式系统深度神经网络系统软件轻轻松松运用于公司生产过程中的公司,必定也拥有快人一步的优点,推动领域。



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