機械学習がデータセンター管理をどのように変えるか
機械学習はデータセンターの経済学を劇的に変化させ、より良い未来への道を切り開きます。
ラックが ASIC、GPU、FPGA、スーパーコンピューターでいっぱいになり始めると、機械学習と人工知能がデータセンターに参入し、ハイパースケール サーバー ファームの外観を変えています。
これらの技術により、以前は大規模なデータ処理が必要だった機械学習システムのトレーニングに利用できるコンピューターの能力が向上します。最終的な目標は、よりスマートなアプリケーションを構築し、企業がすでに毎日使用しているサービスを強化することです。人間の判断と常識だけに頼ると、正確性と有効性の必要な基準を大幅に下回ることになります。大規模な IT サービスの需要を満たす唯一の持続可能な方法は、完全にデータ主導の意思決定に移行し、すべてのデータを使用して成果を向上させることです。データセンター管理ソフトウェアやそのテクノロジーを活用したクラウドベースのサービスを提供する業界ベンダーが利用できるようになったことで、同じ規模や専門知識を持たない一部の企業やマネージド サービス プロバイダーが機械学習を早期に採用するようになりました。
IDC によると、2022 年までに、データセンターの IT 資産の 50% が、組み込みの人工知能テクノロジーにより独立して運用されるようになるでしょう。計画と設計、ワークロード、稼働時間、コスト管理を含む多くの全体的な運用は、機械学習を使用してデータセンターで最適化できます。
今日のデータセンター管理における機械学習の最大の使用例をいくつか紹介します:
- データセンターの効率の向上: 企業は機械学習を使用して、自社の物理環境を自律的に管理できます。ソフトウェア アラートに頼るのではなく、データ センターを活用します。これには、データセンターのアーキテクチャと物理レイアウトをリアルタイムで変更するソフトウェアが含まれます。
- キャパシティ プランニング: データ センターの機械学習は、IT 企業が需要を予測し、スペース、電力、冷却、IT リソースが不足しないようにするのに役立ちます。アルゴリズムは、企業がシフトが施設のキャパシティにどのような影響を与えるかを判断するのに役立ちます。たとえば、データセンターを統合し、アプリケーションとデータを中央データセンターに移動する場合などです。
- 運用リスクの軽減: ダウンタイムの防止はデータセンターのオペレーターにとって重要な使命であり、機械学習により予測と防止が容易になります。データセンター管理の機械学習ソフトウェアは、冷却システムや電源管理システムなどの重要なコンポーネントのパフォーマンス データを追跡し、機器に障害が発生する可能性が高い時期を予測します。その結果、これらのシステムで予防保守を実行でき、コストのかかるダウンタイムを回避できます。
- スマート データを使用して顧客離れを削減: 企業はデータ センターで機械学習を使用して、顧客をより深く理解し、顧客の行動を予測できる可能性があります。機械学習ソフトウェアを顧客関係管理 (CRM) システムと統合することで、AI 主導のデータセンターは、CRM では通常使用されない履歴データベースからデータを検索して取得できるようになる可能性があり、これにより CRM システムが新しいリードや顧客を開拓できるようになります。 . 成功のための戦略。
- 予算への影響分析とモデリング: このテクノロジーは、データセンターからの運用データとパフォーマンスデータを財務データ (特に該当する税金情報) と組み合わせて、IT 機器の購入および保守の価格を決定するのに役立ちます。
機械学習は、人間よりも速く行動できるため、数分の一秒でテラバイトの履歴データを調べ、決定にパラメーターを適用できます。これは、データセンター内のすべてのアクティビティを追跡する場合に役立ちます。ベンダーとデータセンター運営者が機械学習で解決しようとしている 2 つの主な問題は、効率の向上とリスクの軽減です。
たとえば、200 以上のデータセンターを持つ世界最大のホスティングプロバイダーである DigitalRealtyTrust は、最近機械学習テクノロジーのテストを開始しました。インフラストラクチャを維持するために必要な、基盤となる膨大なシステム、デバイス、データを消費して処理する人間の能力はすぐに枯渇します。 DigitalRealty は、その優れたリアルタイム処理、反応、通信、意思決定能力により、このメリットを享受できます。
基本的な結論は、データセンター運営者には人工知能と機械学習を活用するための多くの選択肢があり、テクノロジーがより手頃な価格で高度になるにつれて、選択肢はさらに増えるだろうということです。明るい未来が待っています。
以上が機械学習がデータセンター管理をどのように変えるかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

6 月 18 日のこのサイトのニュースによると、サムスン セミコンダクターは最近、最新の QLC フラッシュ メモリ (v7) を搭載した次世代データセンター グレードのソリッド ステート ドライブ BM1743 をテクノロジー ブログで紹介しました。 ▲Samsung QLCデータセンターグレードのソリッドステートドライブBM1743 4月のTrendForceによると、QLCデータセンターグレードのソリッドステートドライブの分野で、SamsungとSK Hynixの子会社であるSolidigmだけが企業向け顧客検証に合格したという。その時。前世代の v5QLCV-NAND (このサイトの注: Samsung v6V-NAND には QLC 製品がありません) と比較して、Samsung v7QLCV-NAND フラッシュ メモリは積層数がほぼ 2 倍になり、記憶密度も大幅に向上しました。同時に、v7QLCV-NAND の滑らかさ

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究
