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集团数据中心与商业分析平台

企业在信息化过程中,建立了多个业务系统,系统之间相互独立缺乏整合,形成了信息孤岛,数据查询难度大、速度慢。主要通过定制报表进行业务分析,数据很多,但报表之间缺乏关联和对照关系,缺乏综合分析深入,用户不能及时准确的获取数据的含义和趋势。

  • 2021-04-20
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模块化数据中心的发展与实施

系统设计一次定型,投资需一步到位,密度设计中等,很难增加,初期运营效率低,真正的模块化数据中心,制冷、供电及管理系统都应实现区域化、模块化、互不干扰,可独立运行,无共用部分,例如静压箱、水管、电池组等。

  • 2021-04-20
  • 阅读797
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基于物联网的智能物流

智能物流是基于互联网、物联网,通过集成自动识别技术、数据仓库和数据挖掘技术、人工智能技术,让物流系统能够拥有人的“智慧”拥有思维、感知、学习、推理判断和自行解决物流中某些问题的能力。

  • 2021-04-20
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从数据标注到算力平台,如何构建具有工程化能力的AI平台?

经历了半个多世纪的发展,AI已经走出实验室,离开棋盘,掀起了智能化的浪潮,通过智能客服、智能医生、智能家电、智慧城市、智慧安防、机器人、智能投研等服务场景在诸多行业有了深入而广泛的应用。国际咨询公司埃森哲研究了AI在12个发达经济体中所产生的影响,认为AI能够将劳动生产率提高40%;到2035年,AI可以使年度经济增长率提高一倍。

  • 2021-04-20
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谷歌的深度学习在AI芯片中找到了一条关键路径

谷歌的深度学习在AI芯片中找到了一条关键路径 一年前,ZDNet 与谷歌大脑总监 Jeff Dean谈到 了该公司如何使用人工智能来推进定制芯片的内部开发,从而加快软件开发。Dean 指出,在有些情况下,与人类相比,人工智能的深度学习能够更好地决定如何在芯片中布置电路。

  • 2021-04-20
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vivo AI计算平台的监控高可用方案

vivo AI 研究院为了解决统一高性能训练环境、大规模分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点,着手建设 AI 计算平台。经过两年的持续迭代,平台建设和落地取得了很大进展,成为 vivo AI 领域的核心基础平台。平台从当初服务深度学习训练为主,到现在演进成包含 VTraining、VServing、VContainer 三大模块,对外提供模型训练、模型推理和容器化能力。VContainer 是计算平台的底座,是基于 Kubernetes 构建的容器平台,具备资源调度、弹性伸缩、零一混部等核心能力。VContainer 的容器集群有上千个节点,拥有超过 100PFLOPS 的 GPU 算力。集群里同时运行着上千个 VTraining 的训练任务和上百个 VServing 的推理服务。本文主要分享了 VContainer 的监控高可用方案的选型和部署实践,以及各种踩坑经验。

  • 2021-04-20
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人工智能(AI)改善制造业运营的三种方式

人工智能(AI)改善制造业运营的三种方式 在制造行业中,工业4.0(Industry 4.0)不仅仅是一个流行词,它已成为一种新的现实。新型冠状病毒的爆发加速了这一现实的到来。在新型冠状病毒爆发的前三个月中,企业和消费者都适应了网络世界,数字技术的发展速度相当于十年间的发展速度。

  • 2021-04-20
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从智能到智慧——我们如何让AI进入生活?

从智能到智慧——我们如何让AI进入生活? 在人类所有的造物里,这是第一次,造物具备了智能。甚至在某些专业领域,人工智能已经超越了它的创造者。 以致于凯文.凯利感叹:学会向我们的创造物低头。这其中,憧憬者有之,警惕者亦有之。

  • 2021-04-20
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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