【体育外围网】AI时代的前夜,网络交换机能否抓住市场迭代的深刻机遇

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本文摘要:在这三个大痛点下,所需的结果是,互联网交换机市场面临新的挑战,同时也是市场递归的令人印象深刻的机会。该功能将为AI开发人员和用户解决以下三个基本问题:1、解决问题以太网基本短板的数据包丢失问题、提高AI工作准确性和场景一致性。

最近业界最喜欢玩的游戏之一是“AI在哪里”,让AI从模型中脱离现实的最重要承诺是ICT基础设施建设。AI必须建立在ICT基础设施之上,通过网络空间应用到万物智能。AI时代不仅是算法的时代,也是符合AI运营,需要最大限度地提高AI性能的系列技术的联合时代。

最近业界最喜欢的游戏之一是“AI在哪里”。过去我们可以看到AI不存在于实验室,也不存在于软件中,但让AI脱离模型往往不是那么容易。

(威廉莎士比亚、哈姆雷特、科学技术)至少,AI工作必须接受在各种信通技术基础设施的递归上创造的一系列条件。也许可以这样比喻。AI就像汽车一样。当它来的时候,设施的高速公路加油站技术工厂都要建起来。

马车时代的道路状况不能充分发挥汽车的任何优势。AI跑到现实中最重要的条件很多。特别要注意,AI必须建立在ICT基础设施之上,通过网络空间应用万物的智能。

AI的运营与网络环境密切相关,互联网可以说是AI的行军群。但是你知道AI的兵马俑到达的时候,网络环境这个运兵栈道已经建成了吗?分析今天AI面临的“网络道路状况”,找不到其中产生很多痛苦的东西。同时,还隐含着智能时代的产业机会。

AI时代前夜,随着互联网对“压力山”的回应,我们坚信AI时代明天早上不会到来。那么今天是AI时代的前夜。

在这个漫长的前一天晚上,AI应用对信通技术基础设施提出了更多挑战。首先,AI运算比以前的运算更简单,一次智能识别后可以包含数百个模型计算。需要分担更简单的计算任务似乎是在信通技术基础架构中应用AI的首要任务。同时,AI运算往往与图像和视频有关,其数据量从线性发展到张量,比以往任何时候都要大。

(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视剧),)只有分担更大的数据通过量,才能将AI应用于稳定的运营。最后,AI运算对ICT基础设施的部署条件拒绝也更加困难。过去,以太网1的数据包丢失率对AI应用程序没有太大影响。这些AI提供了计算和通信带来的转换,并且给通行的网络环境带来了巨大的开销。

智能驾驶等大量数据操作、拒绝部署产业互联网的准确算法模型、AIoT繁杂的运营和维护压力等,给网络环境带来了诸多压力。面对AI的到来,网络环境的问题可以反映在以下几个方面:1、具有相当的计算能力和简单的异构计算、灵活的网络环境托管、保持网速、没有AI计算能力的箭。

2、AI操作拒绝大规模部署和并行计算,通过大规模非结构化数据,动态自我学习,框架和应用层算法的准确性完全相同。这种新的拒绝在以前的网络环境中找不到,需要新的活动网络优化功能。3、AI时代,企业业务空间迅速增加,段数据激增,所需的运营及维护工作过于简单,和平的压力也已迫在眉睫。

在这三个大痛点下,所需的结果是,互联网交换机市场面临新的挑战,同时也是市场递归的令人印象深刻的机会。具有AI托管、智能操作和维护功能的下一代网络交换机已成为当今AI总体形势下的首要任务。将CloudEngine 16800引入华为AI开发战略和全栈全场景AI解决方案的新成员,创造性地向交换机添加AI芯片,通过智能优化和本地决策提供自动驾驶网络功能。

单插槽48 x 400GE立即添加墨水端口,可以最大限度地提高反对AI计算的高密度流量,并将网络环境建设提高到AI时代的新水平。在CloudEngine 16800后面,华为解决了AI前夜最重要的两个问题。就是让现在变得非常简单,让未来顺利。更简单的今天:借助AI的力量,CloudEngine 16800增加了网络运营和维护困境分析AI芯片,在交换机上增加了AI计算力,在设备级别构建了智能的主动识别和决策功能。

此功能允许您配置以秒为单位的错误识别和以分钟为单位的错误自动定位。这个功能给适用者的第一个转换是用AI的智慧完成运输工作,释放今天增加的运输压力。

使用AI分担大量人力,人类已经完成的网络运营和维护工作越来越不能进行,可以看作是几个梯段达成一致的目标。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视剧),成功)CloudEngine 16800的AI引擎解决方案中,第一个是智能临床本地化,CloudEngine 16800的当地推理小说和动态决策,通过AI分担运营和维护工作。接下来,基于智能运输和错误检测以及专业错误库的智能,提供协议故障诊断主动故障诊断和主动监控功能。分担人工难以完成的简单网络运营和维护监控。

此外,通过智能运维平台和交换机本地智能中包含的分布式AI运维体系结构的应对,建立了故障缓慢的自我修复,完成了从本地分析到自我伤害的原始AI网络运维系统。整个网络系统开始与“自动驾驶”状态相似,将用户从大而简单的网络运营层面解放出来,使他们能够更加专注于场景和应用,而不是在后勤支持上耗费大量的人力和物力。如果过去的困难改变,整个网络运营和维护系统的灵活性和部署可能性也不会提高。

过去肌腱同骨式的修复、扩张仍将再现。也就是说,受AI力量的影响。开关的应用模式不会改变为以前沉重的开始,看起来更轻更简单。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、开关、开关、开关、开关、开关)在智能优化下,更多想象力的未来在网络环境下,今天更大的任务是适应环境企业用户大幅减少的AI计算市场需求和衍生的网络依赖。

网络环境需要大量普及AI任务,得到适当的网络反对。等不及数据洪水泛滥,深度自学迫在眉睫,找不到门路还没有铺好。

(威廉莎士比亚、哈姆雷特、文)基于AI芯片提供的事前分析和动态自主学习功能,CloudEngine 16800应用于华为独有的iLossLess智能交互算法,提供网络结构优化和全网络调度功能,符合运营简单AI任务所需的网络空间。该功能将为AI开发人员和用户解决以下三个基本问题:1、解决问题以太网基本短板的数据包丢失问题、提高AI工作准确性和场景一致性。应用于的智能可以使用相互交换算法,确保以太网上完全没有数据包丢失,充分发挥AI计算能力,从工作到场景的过程中可能会出现误差。

(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),智能)2,通过灵活的网络调度,加快AI任务训练,降低模型部署效率。在一定程度上智能可用的相互交换算法中,数据中心可以根据流量模型构建适应性和适应性优化,根据应用情况自主展开资源调度,并应用更适合流量弹性空间小特征的环境AI。3.以AI研发平台为基础,让IT员工更好地重新加入AI,从其他层面减少开发成本,最终构建AI,以缓慢、低成本落地。通过这种更多样化的模式,企业在进行智能转换时可以获得强大的帮助。

AI时代不仅是算法的时代,也是符合AI运营,需要最大限度地提高AI性能的系列技术的联合时代。现在我们需要的一定程度是AI技术本身的发展,一切都是和相关技术一起前进的。其中,基于网络的环境是最重要的部分。下一代互联网产品应该比待命的产业结构更先进。

在产业智能化革命的历程中,互联网产品最终是基层提供燃料的预备军,但只有起到先锋和开放者的作用,这个漫长的旅程才能更加顺利地返回。(另一方面,产业也是如此。)。


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