07-17
2023
進軍AI領(lǐng)域 立方數(shù)科推出AI訓(xùn)練平臺立方PAI
立方數(shù)科正在致力于針對企業(yè)需求提供 AI 技術(shù)，從而在能源、汽車、電力等領(lǐng)域促進客戶企業(yè)積極構(gòu)建AI應(yīng)用。
自ChatGPT“帶火”人工智能（以下簡稱“AI”）以來，各行各業(yè)的人們逐漸意識到AI的便捷和高效。用好AI不僅將改善消費者的習(xí)慣、體驗和感受，對企業(yè)運營效率提升、加速業(yè)務(wù)發(fā)展也將是一個極佳的技術(shù)工具。
AI為企業(yè)帶來的利益
● 提升企業(yè)效率和生產(chǎn)力
自動化和智能化是AI的主要應(yīng)用領(lǐng)域。AI可助力自動化流程，提高生產(chǎn)率，減少錯誤率，降低人力成本。企業(yè)還可通過大數(shù)據(jù)分析來預(yù)測銷售趨勢、消費者需求和供應(yīng)鏈需求，實現(xiàn)資源的有效調(diào)配，從而節(jié)約成本。
● 創(chuàng)造新商業(yè)模式
AI還可推動企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程，從而開發(fā)新的數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)。另外，AI還能夠通過機器學(xué)習(xí)和預(yù)測算法，為企業(yè)提供新的商業(yè)模式，從而幫助企業(yè)更加精準地制定決策和營銷策略。
● 改進客戶體驗
在零售領(lǐng)域，通過AI技術(shù)可大幅提升購物、支付等體驗；面對客戶的提問，AI可以快速給出精準回答，減少客戶等待時間；AI不僅能夠根據(jù)算法識別和理解客戶需求，還能夠?qū)v史數(shù)據(jù)進行分析和學(xué)習(xí)，從而提供個性化服務(wù)。
● 其他方面
此外，AI還將為企業(yè)帶來新型工作崗位，并有助于企業(yè)資源的全面整合。
應(yīng)用AI已經(jīng)成為日漸流行的技術(shù)趨勢，IBM《2022年全球AI科技使用現(xiàn)況》顯示全球企業(yè)采用AI科技的比例持續(xù)增長，達到35%，比前一年 (2021年) 上升4%。報告還給出了影響企業(yè)應(yīng)用AI的因素：
立方數(shù)科正在致力于針對企業(yè)需求提供 AI 技術(shù)，從而在能源、汽車、電力等領(lǐng)域促進客戶企業(yè)積極構(gòu)建AI應(yīng)用。
近日，由立方數(shù)科自主研發(fā)的立方云PAI（以下簡稱“立方 PAI”）經(jīng)國家版權(quán)局審核，符合《計算機軟件保護條例》和《計算機軟件著作權(quán)登記辦法》的相關(guān)規(guī)定，認定為原始取得，成功獲得《計算機軟件著作權(quán)登記證書》。
立方 PAI 提供完整的人工智能模型訓(xùn)練和資源管理能力平臺，易于擴展，支持各種規(guī)模的 on-premise、on-cloud 和混合環(huán)境，并且提供諸多 AI 用戶友好功能，使最終用戶和管理員更容易完成日常的 AI 任務(wù)。
平臺架構(gòu)圖
● 支持本地部署且易于部署
立方 PAI 是一個全棧解決方案。立方 PAI 不僅支持本地、混合或公有云部署，還支持試用用戶的單機部署。這意味著用戶可以在自己的環(huán)境中輕松嘗試和試用立方 PAI，而無需擔(dān)心云服務(wù)提供商的限制或成本。
● 支持流行的人工智能框架和異構(gòu)硬件
為流行的 AI 框架預(yù)先構(gòu)建的 Docker，易于包含異構(gòu)硬件。支持分布式訓(xùn)練，如分布式 TensorFlow。立方 PAI 平臺預(yù)先構(gòu)建各種流行的人工智能框架的 Docker 鏡像，例如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，使用戶可以輕松在平臺上使用這些框架。此外，立方 PAI 還支持異構(gòu)硬件，如 GPU、FPGA 等，使用戶可充分利用這些硬件加速器，提高模型訓(xùn)練效率。
●AI完整的解決方案，易于擴展
立方 PAI 是目前較為完整的深度學(xué)習(xí)解決方案，支持虛擬集群，兼容 Kubernetes 生態(tài)系統(tǒng)，一個集群完整的訓(xùn)練流水線等。立方 PAI 采用模塊化架構(gòu)：可以根據(jù)需要插入不同的模塊，通過模塊化設(shè)計，用戶可根據(jù)自己的需求靈活選擇和配置平臺功能，使得平臺能夠更好地適應(yīng)不同的應(yīng)用場景和需求。
立方 PAI 管理計算資源并針對深度學(xué)習(xí)進行了優(yōu)化。通過Docker技術(shù)，計算硬件與軟件解耦，可以輕松運行分布式作業(yè)，切換不同深度學(xué)習(xí)框架，或者在一致的環(huán)境中運行其他類型的作業(yè)。這使得用戶可以更加高效地管理計算資源，提高模型訓(xùn)練的效率。