如何为企业带来巨大的未来竞争优势

GPU是现代计算的关键部分。GPU计算和高性能网络正在改变计算科学和AI。GPU的进步为当今深度学习的发展做出了巨大贡献。

GPU经过优化，可训练人工智能和深度学习模型，因为它们可以同时处理多个计算。它们具有大量内核，可以更好地计算多个并行进程。

NVIDIA提供了一种称为计算统一设备架构(CUDA)的软件，这对于支持各种深度学习应用程序至关重要。CUDA是Nvidia创建的并行计算平台和应用程序编程接口模型。

它允许软件开发人员和软件工程师使用具有CUDA功能的图形处理单元(GPU)进行通用处理-一种称为GPGPU的方法。这些CUDA核心在人工智能领域非常有益，并且正在不断发展。

当您使用TensorFlow或Pytorch之类的深度学习框架时，与使用相同性能的CPU相比，您可以利用这些CUDA内核显着更快地计算深度学习算法。

GPU是用于计算机视觉和具有深度学习和神经网络的超级计算功能的动态资源，可以执行复杂的任务，有时甚至超出人类的想象力。此外，还有许多其他用于GPU的应用程序。GPU在嵌入式系统，移动电话，个人计算机，工作站和游戏机中得到了应用。

4. IBM Watson Studio

Watson Studio，以前是Data Science Experience或DSX，是IBM的数据科学软件平台。该平台由一个工作区组成，该工作区包括用于数据科学的多个协作和开源工具。

IBM Watson Studio允许用户使用Auto AI管理AI生命周期，准备，优化和探索模型，构建可共享的开源笔记本，在云上运行和训练模型，最后部署您的Data Science项目。

在Watson Studio中，数据科学家可以与一组协作者一起创建一个项目，所有协作者都可以访问各种分析模型并使用各种语言(R / Python / Scala)。Watson Studio在一个集成的环境中将包括RStudio，Spark和Python在内的主要开源工具以及在安全和受管环境中的其他工具(例如托管Spark服务和数据整形工具)整合在一起。

Watson Studio提供对本地或云上通过Watson Data Platform可用的数据集的访问。该平台还拥有一个庞大的社区和嵌入式资源，例如有关数据科学界和公共数据集的最新发展的文章。该平台以本地，云和桌面形式提供。

IBM Watson Studio为用户提供了许多选项，其中包括一个已经具有多个受过训练的模型的选项，例如，您可以利用它们来创建对象检测项目，而无需实际编码。

使用IBM Watson Studio的好处是，您可以有效地优化AI和云，预测结果并轻松地制定操作，将AI的功能同步到各种应用程序中，使AI生命周期自动化等。

5. 亚马逊网络服务

Amazon Web Services(AWS)是Amazon的子公司，按按需付费方式为个人，公司和政府提供按需云计算平台和API。这些云计算Web服务提供了各种基本的抽象技术基础结构以及分布式计算构造块和工具。

这些服务之一是Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)，它使用户可以随时通过Internet使用随时可用的虚拟计算机集群。AWS版本的虚拟计算机模仿了真实计算机的大多数属性，包括用于处理的硬件中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)。本地/ RAM内存;硬盘/ SSD存储;选择操作系统;联网;以及预装的应用软件，例如Web服务器，数据库和客户关系管理(CRM)。

AWS技术在全球的服务器场中实施，并由Amazon子公司维护。收费基于使用情况(称为"按需付费"模型)，订户选择的硬件，操作系统，软件或网络功能(需要可用性，冗余性，安全性和服务选项)的组合。

订阅者可以为一台虚拟AWS计算机，一台专用物理计算机或两者的集群付费。作为订购协议的一部分，Amazon为订购者的系统提供安全性。AWS在许多全球地理区域(包括北美的6个)运营。

（编辑：唐山站长网）

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