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人工智能基础设施：核心组件与最佳实践
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
随着人工智能（AI）应用的加速，组织面临实施AI基础设施的压力。AI基础设施包括支持AI和机器学习的硬件、软件、网络和存储系统，传统IT基础设施无法满足其高计算需求。核心组件如GPU、TPU和存储管理确保高效的数据处理。AI基础设施可在云端、本地或混合模式下部署，需根据组织目标和预算选择合适方案。
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关键要点
- 随着人工智能（AI）应用的加速，组织面临实施AI基础设施的压力。
- AI基础设施包括硬件、软件、网络和存储系统，支持AI和机器学习工作负载。
- 传统IT基础设施无法满足AI工作负载的高计算需求。
- AI基础设施的核心组件包括GPU、TPU和CPU，支持高效的数据处理。
- GPU是加速计算图形和视频的专用处理器，适合AI和机器学习工作负载。
- TPU是谷歌的专用集成电路，专门用于处理AI的计算需求。
- 存储和数据管理必须支持高吞吐量，以防止数据瓶颈。
- 对象存储是AI中最常用的存储介质，能够存储大量结构化和非结构化数据。
- 强大的网络是AI基础设施的核心，确保数据快速高效地传输。
- 软件框架如TensorFlow和PyTorch简化了机器学习模型的构建和部署。
- AI基础设施可以在云端、本地或混合模式下部署，需根据组织目标选择合适方案。
- 云平台提供高性能计算资源和几乎无限的可扩展性。
- 本地环境提供更大的控制和安全性，适合可预测的工作负载。
- 许多组织采用混合模式，结合本地基础设施和云资源以获得灵活性。
- 不同的AI工作负载对计算、存储和网络有不同的需求，了解这些特征是选择合适基础设施的关键。
- 训练工作负载需要极高的计算能力，通常需要数天或数周完成。
- 推理工作负载计算需求较低，但需要高可用性和低延迟网络。
- 计算机视觉工作负载对GPU的需求很高，需要处理大量视觉数据。
- 构建AI基础设施需要彻底评估、仔细规划和有效执行。
