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AI人工智能應(yīng)用程序可以幫助企業(yè)組織機構(gòu)解析不斷呈指數(shù)級增長的龐大數(shù)據(jù)量，但原有的標(biāo)準(zhǔn)化CPU已然無法充分執(zhí)行許多AI解析任務(wù)了?；诖?，當(dāng)企業(yè)數(shù)據(jù)中心在接近或達到服務(wù)器性能的瓶頸局限時，究竟應(yīng)該采取哪些有效的應(yīng)對措施呢?

 

在本文中，我們將幫助企業(yè)數(shù)據(jù)中心準(zhǔn)備并應(yīng)對由AI應(yīng)用程序為企業(yè)本地部署環(huán)境和云基礎(chǔ)架構(gòu)所帶來的限制。同時，我們還采訪了數(shù)據(jù)中心業(yè)界的同行們，邀請他們提供了相關(guān)的指導(dǎo)性建議，其中包括著重強調(diào)了企業(yè)數(shù)據(jù)中心與服務(wù)器供應(yīng)商密切合作的重要性，這些服務(wù)器供應(yīng)商可以為您的企業(yè)從早期階段盡快過渡到穩(wěn)步的高級生產(chǎn)階段，進而充分利用AI功能提供相應(yīng)的指導(dǎo)。

 

當(dāng)前的企業(yè)組織機構(gòu)正在積極努力的應(yīng)對眾多的變數(shù)，以確定他們對使用由深度學(xué)習(xí)時帶來的能夠提供新的洞察見解的人工智能(AI)應(yīng)用程序到底應(yīng)該采取怎樣的立場。而這一領(lǐng)域在當(dāng)下可以說是充滿了無限的商機，不采取積極的行動可能會演變成商業(yè)災(zāi)難，因為企業(yè)的競爭對手們正在收集并分析處理海量以前無法獲得的數(shù)據(jù)信息，來擴大其客戶群。大多數(shù)企業(yè)組織都已然意識到了這一嚴峻的挑戰(zhàn)，故而他們的業(yè)務(wù)部門、IT員工、數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員們都在共同努力，以確定企業(yè)的人工智能戰(zhàn)略。

 

在某種程度上，采用AI戰(zhàn)略的企業(yè)將逐步體驗到在利用AI應(yīng)用程序方面更為先進的領(lǐng)軍企業(yè)們過往的經(jīng)歷：他們的服務(wù)器性能將遭遇到瓶頸局限問題。人工智能應(yīng)用程序，特別是深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以對當(dāng)下呈指數(shù)級不斷增長的海量數(shù)據(jù)信息進行分析，但這些系統(tǒng)要求非常高，并且需要具備強大的并行處理能力，故而越來越多的標(biāo)準(zhǔn)化CPU已然無法充分執(zhí)行這些AI任務(wù)了。早期階段和高級階段的AI用戶在某些時候?qū)⒉坏貌粡氐赘脑炱浞?wù)器基礎(chǔ)設(shè)施以實現(xiàn)所需的相關(guān)性能。

 

因此，IDC建議正在開發(fā)AI功能或擴展現(xiàn)有AI功能的企業(yè)組織機構(gòu)應(yīng)以嚴格控制的方式解決這一服務(wù)器性能瓶頸問題。務(wù)必要在充分掌握相關(guān)細節(jié)的前提下實施下一步的基礎(chǔ)設(shè)施遷移。此外，我們建議他們務(wù)必要與其服務(wù)器供應(yīng)商密切合作，這些服務(wù)器供應(yīng)商可以為企業(yè)客戶從早期階段盡快過渡到穩(wěn)步的高級生產(chǎn)階段，進而充分利用AI功能提供相應(yīng)的指導(dǎo)。

 

IDC發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)處于概念驗證(POC)測試或生產(chǎn)模式的人工智能和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的企業(yè)在某種程度上已經(jīng)達到了 “服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施瓶頸限制”的水平——有時在這些企業(yè)遷移到不同的服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施后，會不止一次的出現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施瓶頸局限性的問題。

 

IDC采訪了相關(guān)的企業(yè)組織當(dāng)他們在其現(xiàn)有的企業(yè)內(nèi)部部署服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)上開始運行AI應(yīng)用程序時所經(jīng)歷的情況。77.1%的受訪者表示他們在內(nèi)部服務(wù)器部署基礎(chǔ)設(shè)施上運行AI遇到了一個或多個限制。在采用了認知軟件的云用戶中，90.3%的企業(yè)遇到了這種限制。正是由于這些基礎(chǔ)設(shè)施的瓶頸局限問題的出現(xiàn)，很多企業(yè)很快經(jīng)歷了代際轉(zhuǎn)變。盡管人工智能應(yīng)用程序和深度學(xué)習(xí)的興起僅僅只有幾年時間，但IDC發(fā)現(xiàn)，已有22.8%的企業(yè)在采用第三代服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施來運行其人工智能應(yīng)用程序了，而37.6%的企業(yè)在使用第二代服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施，39.6%的企業(yè)則在使用第一代的服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施。上述這些調(diào)查百分比表明了當(dāng)下的企業(yè)客戶正在尋找合適的基礎(chǔ)設(shè)施。

 

轉(zhuǎn)向具有更高處理器性能(通常所采取的最常見的措施)、更大的I / O帶寬和加速器的系統(tǒng)是一個合理的決定。但是這些數(shù)據(jù)也表明了理想配置所存在的不確定性。一些企業(yè)已經(jīng)嘗試了橫向規(guī)?；瘮U展，并縱向擴展;而另外一些企業(yè)則采取了相反的方案。其他某些遷移從虛擬機開始，然后轉(zhuǎn)移到專用服務(wù)器，而其他一些同行卻與此相反。

 

這些矛盾的舉措其實并不像其看起來那么奇怪。當(dāng)前的企業(yè)組織不僅在AI軟件上進行試驗，而且同時也在基礎(chǔ)設(shè)施上進行試運行。一些企業(yè)已經(jīng)開始采用橫向的規(guī)模化擴展配置，并且隨著解決方案的日趨成熟，他們決定需要更高的性能，而這些性能能夠在數(shù)據(jù)中心的現(xiàn)有擴展系統(tǒng)中獲得。其他一些企業(yè)則在擴展系統(tǒng)的一個分區(qū)上啟動了POC，并在解決方案進入下一階段時決定將其轉(zhuǎn)移到一個單插槽或雙插槽的服務(wù)器集群。同樣的，一款解決方案可能已經(jīng)在虛擬機中開發(fā)出來，然后被遷移到專用的服務(wù)器上，以便在有些絕緣隔熱的的環(huán)境中進一步開發(fā)(很多企業(yè)更傾向于在早期階段如此進行)。

 

IDC認為，對于早期的實驗和開發(fā)而言，所有這些遷移的舉措都是有道理的。利用現(xiàn)有的環(huán)境意味著延遲投資于新的服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施，直到企業(yè)明確了什么是最為恰當(dāng)?shù)呐渲脼橹?。但是，一旦?yīng)用程序接近運行并準(zhǔn)備投入生產(chǎn)，就需要及時的做出合理的基礎(chǔ)架構(gòu)方面的決策了，以避免觸及基礎(chǔ)設(shè)施的瓶頸。

 

許多已經(jīng)運行了AI應(yīng)用程序的企業(yè)用戶們反饋：認知應(yīng)用程序的理想基礎(chǔ)架構(gòu)配置是一組具有加速器的單路或雙路服務(wù)器，不過企業(yè)也還可以根據(jù)實際業(yè)務(wù)需要在稍后階段添加加速器。企業(yè)數(shù)據(jù)中心與服務(wù)器供應(yīng)商密切合作，可以幫助企業(yè)從早期階段盡快過渡到穩(wěn)步的高級生產(chǎn)階段，進而充分利用AI功能提供相應(yīng)的指導(dǎo)。