AI的训练和推理对基础架构带来了许多变革和挑战,主要表现在以下几个方面:
- 训练和推理的计算需求增加:随着AI模型的不断发展,模型的规模和复杂度不断增加,需要更多的计算资源来进行训练和推理。这对于基础架构的计算能力提出了更高的要求。
- 数据存储和传输的需求增加:AI训练需要大量的数据,这些数据需要存储在可靠的存储介质中,并通过高速网络进行传输。这对于基础架构的存储和网络带宽提出了更高的要求。
- 硬件架构的变革:为了满足AI训练和推理的需求,硬件架构也在不断变革。例如,GPU、TPU等专门用于AI计算的硬件加速器的出现,以及云计算、边缘计算等新型计算架构的出现,都对基础架构提出了更高的要求。
- 软件架构的变革:为了更好地支持AI训练和推理,软件架构也在不断变革。例如,深度学习框架的出现,以及针对AI训练和推理的优化算法的开发,都对基础架构提出了更高的要求。
综上所述,AI的训练和推理对基础架构带来了许多变革和挑战,需要不断地进行技术创新和升级,以满足不断增长的计算、存储和传输需求。