Skalierbare Deep-Learning-Inferenz – auf KI vorbereitet

Skalierbare Deep-Learning-Inferenz – auf KI vorbereitet

Skalierbare Deep-Learning-Inferenz – auf KI vorbereitet

Im Jahr 2020 wird Deep Learning einen von Grund auf anderen Grad der Reife erreicht haben. Die Implementierung und Akzeptanz werden sich nicht mehr nur auf das Experimentieren beschränken, sondern sich in den meisten Bereichen der Forschung und Wirtschaft zu einem wichtigen Bestandteil des täglichen Geschäftsbetriebs entwickeln.

Da das Gebiet der KI jedoch immer komplexer wird, gibt es keine Einheitslösung, die die besonderen Einschränkungen jeder Umgebung im gesamten KI-Umfeld berücksichtigen kann. In diesem Zusammenhang sind Verfügbarkeit, Benutzerfreundlichkeit und Betriebskosten entscheidende Hardware-Faktoren. Welche Art von Infrastruktur verwenden Sie heute für Ihre Endgeräte, Workstations oder Server? Wollen Sie sich mit der Komplexität durch unterschiedliche Architekturen auseinandersetzen?

Die Erörterung dieser Herausforderungen ist Gegenstand dieses Leitfadens.

Die Abschnitte umfassen:

Ermittlung der KI-Bereitschaft

Entwicklung und Implementierung von Datenqualitätsmanagement und Sicherheitsrichtlinien

Infrastruktur-Strategien für den Wechsel zu Deep-Learning-Inferenz im großen Maßstab

Die verbesserte Wirkung optimierter Software

Die nächsten Schritte: die Barrieren zwischen Modell und Realität durchbrechen

Benchmarks prüfen die Eignung von CPUs für Deep-Learning-Inferenz

Die skalierbare Intel® Xeon® Prozessorreihe ist eine effektive Option für Datenwissenschaftler, die mit ihrer Infrastruktur verschiedene Anwendungen nutzen wollen, ohne dabei in spezielle Hardware investieren zu müssen.

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KI-Machbarkeitsstudie in fünf Schritten

Ein fünfstufiger Ansatz zum Erfolg mit KI-Machbarkeitsstudien.

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Weitere Informationen über Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost)

Die skalierbare Intel® Xeon® Prozessorreihe setzt mit Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) neue Maßstäbe für die KI-Leistung.

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