在服務(wù)器(qì)？服務(wù)器(qì)機房(fáng)IDC配置包中部署哪種基礎架構環境最好(hǎo)(hǎo)？如(rú)今，企業組織正在采用人(rén)工智能(néng)應用程序來(lái)分(fēn)析大規模呈指數級增長的龐大數據量，這(zhè)不僅要求極高的要求，而且要求強大的并行處理(lǐ)功能(néng)，因此原來(lái)标準化(huà)的cpU已經不能(néng)完全執行許多人(rén)工智能(néng)解析任務(wù)。有鑒于此，當企業數據中心接近或達到服務(wù)器(qì)性能(néng)瓶頸時(shí)，應采取哪些(xiē)相應的有效措施？

企業數據中心為(wèi)企業的本地部署環境和雲基礎設施準備并應對Ai應用程序的限制。同時(shí)，我們還采訪了(le)數據中心行業的同事(shì)，邀請他們提供相關(guān)的指導建議(yì)，包括強調企業數據中心與供應商(shāng)密切合作(zuò)的重要性。這(zhè)些(xiē)供應商(shāng)可以為(wèi)您的企業盡快(kuài)從早期過渡到穩定的高級生(shēng)産階段提供相應的指導，進而充分(fēn)利用艾功能(néng)。

目前，企業和組織正在積極努力應對衆多變量，以确定他們對使用人(rén)工智能(néng)(Ai)應用程序的立場(chǎng)，這(zhè)些(xiē)應用程序可以提供深度學習帶來(lái)的新(xīn)見解。目前，這(zhè)個(gè)領域可以說(shuō)充滿了(le)無限的商(shāng)機，不采取積極的行動可能(néng)會變成商(shāng)業災難，因為(wèi)企業的競争對手正在收集和分(fēn)析以前無法獲得的海量數據和信息，以擴大客戶群。大多數企業已經意識到了(le)這(zhè)一(yī)嚴峻的挑戰，所以他們的業務(wù)部門、it員(yuán)工、數據科學家和開發人(rén)員(yuán)正在共同努力，确定企業的人(rén)工智能(néng)策略。在某種程度上(shàng)，采用人(rén)工智能(néng)策略的企業将逐漸體(tǐ)驗到領先企業在更高級人(rén)工智能(néng)應用方面的以往經驗：它們在的表現(xiàn)将遇到瓶頸問題。人(rén)工智能(néng)應用，尤其是深度學習系統，可以分(fēn)析呈指數級增長的海量數據信息。但(dàn)是這(zhè)些(xiē)系統要求很高，需要很強的并行處理(lǐ)能(néng)力，所以越來(lái)越多的标準化(huà)CPU已經不能(néng)完全執行這(zhè)些(xiē)Ai任務(wù)。處于早期和高級階段的人(rén)工智能(néng)用戶将不得不徹底改造他們的服務(wù)器(qì)基礎設施，以在某個(gè)時(shí)候實現(xiàn)所需的相關(guān)性能(néng)。

在服務(wù)器(qì)？服務(wù)器(qì)機房(fáng)IDC配置包中部署哪種基礎架構環境最好(hǎo)(hǎo)？Idc建議(yì)，正在開發Ai功能(néng)或擴展現(xiàn)有Ai功能(néng)的企業，應以嚴格控制的方式解決服務(wù)器(qì)績效這(zhè)一(yī)瓶頸問題。重要的是在充分(fēn)掌握相關(guān)細節的前提下(xià)，實施下(xià)一(yī)步的基礎設施遷移。此外，我們建議(yì)他們必須與的供應商(shāng)密切合作(zuò)，【外貿】的這(zhè)些(xiē)供應商(shāng)可以為(wèi)企業客戶盡快(kuài)從前期過渡到穩定的後期生(shēng)産階段提供相應的指導，進而充分(fēn)利用Ai的功能(néng)。為(wèi)了(le)突破在數據中心基礎設施上(shàng)運行Ai的瓶頸，大多數企業的人(rén)工智能(néng)和深度學習應用在poc測試或生(shēng)産模式下(xià)都達到了(le)一(yī)定程度的“服務(wù)器(qì)基建瓶頸限制”水平。