戴尔科技&第一财经直播预报数据是当今时代重要的生产要素，但我国68%的数据都在沉睡，其价值已未被充分挖掘，作为数字经济增长的关键驱动力，算力在数据资产变现中发挥着不可或缺的作用。今晚7点，戴尔科技与第一财经将谈以算力突破数据“瓶颈”，激发数据要素创新。长按识别二维码，锁定注意力。2022年春节后，全国疫情呈现多点、多地区、多链条暴发态势。疫情追溯和快速处置面临巨大挑战：快速准确识别密切接触者，快速掌握流动排查核心信息，科学规划规划“禁区、禁区、控区”，管控团队迅速赶到现场处理。每一个环节都在与病毒赛跑。可以说，流行病学调查是疫情防控中最费时费力的工作之一。在此期间，深圳推出了基于人工智能的侦查办案系统，将语音识别、自然语言处理等人工智能技术应用到流量调查访谈中。形式。同时，合肥还迅速推出AI疫情调查机器人，24小时快速响应，有效到达率100%。截至目前，机器人累计外呼2万余次，接通率80%。借助人工智能，将有效帮助基层人员减负增效，让他们有更多的时间和精力投入到更紧迫的核酸检测和隔离管控工作中。当然，流量调整和排查工作能够有条不紊地进行，能够快速准确地锁定可疑阳性人员，这离不开强大算力的支持。只有高性能和多样化的计算能力，才能为流量调整工作提供顺畅的信息“工作流”。深圳采用多终端协同工作模式。所有现场信息通过手机APP上报，PC端实时获取现场信息。多终端工作的实时协同和高性能计算的支持，有效降低“离线”信息传递不及时、碎片化信息整合效率低、信息传递错漏等业务痛点，助力流量调节工作扩大、深化、加快。闭环。不仅是医疗行业，其他很多行业对人工智能的需求都呈现出快速上升的趋势。以汽车行业为例，传统车企依托人工智能，通过收购、兼并或跨界创新，快速提升驾驶的安全性和舒适性。自动驾驶迅速成为数字经济的新赛道，吸引了从车联网、自动导航、自动泊车，到自动车队管理、全自动驾驶等一大批创新企业。如何释放所有资源，快速交付和持续迭代，扫清建模数据量、海量数据标注、训练等所需资源的障碍，在保证全球数据隐私法的同时实现高精度算法和计算能力的业务合规全球化进程是实现自动驾驶机会的关键机遇。其中一种方式是，许多自动驾驶汽车已经开始使用人工智能服务来增加计算能力以清除道路障碍。今天，面对数字化转型的快车，数据是石油，人工智能是核心操作系统，算力是引擎。即使燃料充足，操作系统再先进，发动机不够强劲，未来的数字化之路也走不远，更谈不上走远。当前，人工智能正朝着多场景、大规模、普惠融合等高应用阶段方向发展。数据量呈爆发式增长趋势，算法模型参数数量呈指数级增长，驱动算力竞争更加激烈。持续的业务创新和智能升级：算力滞后如今，人工智能加速落地，数据海量增长，模型日趋复杂庞大。传统计算机的计算能力瓶颈已成为制约人工智能发展的重要因素。没有算力的支撑，基于AI的业务延续和创新将难以为继，何谈智能升级和生态创新。机器学习和人工智能需要高并行处理计算能力来制约人工智能的发展。利用海量数据训练大规模机器学习模型，将有助于我们充分学习数据中包含的知识，获得更好的训练效果。但随着训练规模的扩大，单台机器的能力远远不能满足日益增长的AI训练需求，科技巨头纷纷部署自己的超级计算机集群，希望将训练过程扩展到数千台机器，利用分布式计算提高模型的训练效率。但即使是超级计算机，也面临硬件堆栈达到一定数量后无法进一步提升计算能力的瓶颈，浪费了大量的计算资源，制约了人工智能的发展。数字时代，高性能计算与人工智能的融合不断加深。通过仿真、建模和分析，HPC可以满足各行业部署AI过程中对算力的需求。但随着AI等技术带来数据量的大规模增长、数据结构的多样化、数据分析任务的复杂化，HPC正逐渐朝着HPDA（高性能数据分析）的新方向发展。转向数据密集型。例如，新冠疫苗的研发需要对病毒和蛋白质进行分析。在这个过程中，会快速产生大量的数据，其结构复杂，数据形式多样。分析过程不仅考验计算能力，更考验全流程的数据存储、调用、分析和复用能力。人工智能模型的巨大量化和规模需要巨大的计算能力。人工智能一直在探索如何像人类一样拥有逻辑、意识和推理的认知能力。目前，通过大规模数据训练具有大量参数的庞大模型被认为是一种非常有前途的实现方式。未来，AI模型的海量量化和规模化将成为重要趋势。但是，由于模型参数众多，训练数据量大，对计算能力的需求总是呈指数级增长。比如以庞大模型为代表的GPT-3，2020年算力为3640PD，到2023年将增加到百万PD。同时海量模型需要海量内存，同时满足超大规模集群中数万颗AI芯片的高性能读取，对存储系统来说是一个巨大的挑战。以能源行业为例，在以万物互联、融合创新为特征的碳中和时代，AIoT成为加速实现智慧能源管理运维的关键。具体来说，AIoT以其强大的计算能力支持海量AI模型的分析，借助万物互联构建协同网络，为可再生能源发展中遇到的问题提供解决方案。一方面，风电和光伏已经是比煤炭更高效的可再生能源。通过AIoT技术，可大幅提升发电效率；另一方面，AIoT可以整合碎片化的能源系统，创造协同价值，解决电力系统的动态平衡问题，促进从电力生产端到消费端的协同成本下降，产生巨大的商业价值。各类智能应用需要多种计算能力如今各行各业充斥着各种应用，不同场景下的业务应用对计算系统的需求也不同。而且，传统的应用架构相互独立，计算资源的管理不仅成本??高，而且难度大。面对复杂的计算场景和去中心化的计算架构，必然需要多种算力的支持。尤其是基于人工智能的应用，从推理到训练，对计算的精度要求差异很大。结构更加复杂多样，通用的CPU芯片已经不能满足如此多样化的计算场景需求。以金融行业为例，数字时代的金融反欺诈更加注重用户体验。通过部署欺诈检测机器学习系统，基于既定的欺诈模式和无监督学习，实时识别新兴的欺诈模式，降低误判率，为用户提供更加可信的交易体验。这涉及到历史数据筛选、实时交易监控、客户关系网络挖掘、AI模型训练、数据安全合规等，每??个环节所需的计算精度不同，自然对算力的要求也不同。通用CPU显然无法支持如此多样化的工作负载，而以GPU、FPGA、ASIC等专用加速芯片为代表的异构加速计算需求的兴起可以满足多样化的算力需求。戴尔科技以人工智能打造智能算力算力是数据中心提供的核心能力，也是数字时代的核心生产力。哪里需要数据处理，哪里就有计算能力。随着以人工智能、物联网、AR/VR等技术为核心的智能化应用场景逐渐普及，越来越多的行业对高性能算力的需求也不断攀升。应用也越来越多。戴尔科技致力于将计算能力转化为业务创新，让AI充分发挥其强大优势，让数据DNA根植于每一个企业。凭借广泛而全面的产品和解决方案组合，戴尔正在帮助数据科学家、开发人员和运维人员简化人工智能部署的复杂性，消除计算瓶颈，加速人工智能场景和普及。戴尔新一代高性能计算支持高并行，助力HPC向HPDA转变：戴尔最新一代PowerEdge服务器基于PCIeGen4，处理核心数量提升100%，内存速度提升20%。例如，PowerEdgeR750在求解大规模并行线性方程时可实现高达43%的性能提升，支持最密集的计算工作负载，为客户提供关键负载和应用所需的澎湃算力。DellPowerEdgeXE8545服务器具备强大的GPU加速优化性能，专为高性能AI计算而设计。这款双路4U机架式服务器最多支持4块NVIDIAA100GPU加速卡，采用业界领先的NVLinkGPU直连设计。突破数据流与算力边界，轻松应对AI深度学习、高级计算等工作负载。DellPowerEdgeXE8545支持PCIe4.0，处理核心数提升100%，内存加速20%，可充分保证并行I/O吞吐性能，提升处理速度。除了硬件设施，戴尔科技还通过开源的Omnia软件加速和简化人工智能和计算密集型工作负载的部署和管理。在疫苗研发过程中，高性能计算和GPU加速可以帮助研究人员构建各种复杂病毒的可视化模型，了解病毒的本质并找到战胜病毒的方案，帮助用户快速实现从HPC到HPDA的转变.将能力实时转化为业务洞察力。戴尔多管齐下助力AI巨型模型分析，赋能企业部署AIoT：戴尔Precision数据科学工作站产品组合可帮助数据科学家面对大规模巨型模型分析，专注于实验、探索和发现洞察，而不是维护AI系统，等待模型训练迭代完成。通过在预配置、预验证的数据科学工作站上运行模型，用户可以最大限度地提高生产力、加快流程、生成更优质的见解并降低项目成本。基于英特尔技术，DellIoTEdge网关具有内置的安全和管理功能，有助于保护网络端点。此外，云端可扩展的数据存储与处理器密集型深度学习算法的结合，为企业数据存储和分析提供了更有力的保障。戴尔基于PowerScale+ECS的数据湖架构平台，利用统一资源优势，实现用户数据分层和多租户管理，更好地满足企业在海量数据、访问速度、多样性等方面的需求，赋能工业智能。企业在部署AIoT时，既要具备强大的模型训练能力，又要具备万物互联、云边协同的能力。未来AIoT将快速向边缘转移。一方面可以有效避免延迟问题，提高系统的灵活性。另一方面，数据安全可以得到双重保障。戴尔科技帮助企业快速实现边缘融合的AIoT，不仅能直接、有针对性地获得更高效的业务决策权，还能更快优化流程。DellPowerScale满足智能应用的多计算需求，推动机器学习场景：DellPowerScale作为可水平扩展的NAS存储，可在单个文件系统中从TB扩展到PB。搭载新一代横向扩展文件系统OneFS和PowerEdge服务器，并与Hadoop集成，可帮助应用开发者加速分析海量数据，分分钟出结果。PowerScale无需数据迁移即可实现新旧节点服务器的无缝过渡和升级，60秒内即可轻松扩容一个节点。基于PowerScale，用户可以高效地存储、管理、保护和分析非结构化数据。戴尔和NVIDIA正在合作，使用DellPowerScale、PowerSwitch交换机和配备NVIDIAV100TensorCoreGPU的NVIDIADGX-2?系统来加速和扩展深度学习训练工作负载。遵循此参考架构，企业可以通过大规模人工智能更快地部署、实现更高的模型准确性并加速业务价值，从而简化和加速企业级AI计划的部署。此外，许多戴尔服务器都支持FPGA，这有助于加速核心工作负载，在几分之一秒内重新编程，并为机器学习等数据密集型应用程序提供超强计算能力。今天，机器学习正在渗透到各行各业，正在给整个社会带来颠覆性的变化。超强的计算能力和高扩展性的存储架构，加速机器学习走向自动化，满足数据科学家、建模工程师、数据分析师、业务人员在企业数据建模过程中的痛点。戴尔科技将通过全面的解决方案组合，赋能企业实现端到端的全流程自动化建模，进一步提升机器学习的普及落地能力。
