人工知能と機械学習はデータセンターをどのように変えるのでしょうか?
ゴールドマン・サックスは、人工知能への世界的な投資が 2025 年までに 2,000 億ドルに達すると予測しています。
これらの急速に進化するテクノロジーの大きな可能性により、医療の変革から顧客エクスペリエンスの強化に至るまで、その使用事例が大幅に増加しています。人工知能と機械学習の変革力についてはさまざまな業界で多くの議論が行われてきましたが、比較的理解も議論もされていない分野の 1 つは、データセンターにおける人工知能と機械学習の役割です。
データセンターはデジタル時代のバックボーンであり、大量のデータを保存および処理するための重要なインフラストラクチャを備えています。このデータ主導の世界では、適切なデータを持つことが極めて重要であり、すべての企業は、生産性とエネルギー効率の向上につながる情報に基づいた意思決定を行うためのより良い方法を模索しています。これがデータセンターにおける人工知能と機械学習の可能性です。
人工知能はデータを使用して、通常は人間の知能を必要とするタスクを実行します。一方、機械学習は、アルゴリズムを使用してデータから学習し、パフォーマンスを向上させ、精度を徐々に向上させる人工知能の一部です。これらのテクノロジーを組み合わせることで、タスクの自動化、意思決定をサポートする予測、人的エラーの削減、その他の多くのメリットが実現します
人工知能と機械学習が役立ちます データセンター運用における主要な課題の 1 つはエネルギー消費です。 。データセンターは、サーバーの稼働とデータの流れを維持するために大量の電力を消費します。データセンターの脱炭素化は企業の持続可能性への取り組みにとって重要な機会を提供しますが、最近の Hitachi Vantara の調査では、これまでの進歩が遅いことが判明しました。二酸化炭素排出量への対応を求める世界的な圧力にもかかわらず、回答者のほぼ半数 (49%) は、データセンターの二酸化炭素排出量は変わらないか、さらには増加すると予想しています。
組織は、ネットゼロの目標を達成するために適切なテクノロジーを活用する重要な機会を逃していると言えるでしょう。ここでは、人工知能と機械学習のソリューションをさまざまな方法で導入できます。たとえば、大量のデータを分析してエネルギーと運用の非効率な領域を特定し、エネルギーの過剰消費を防ぎ全体的なエネルギー使用量を削減するために、より適切な電力配分の推奨事項を作成します。
プロセスを合理化し、日常的なタスクを自動化し、ボトルネックを特定することにより、人工知能と機械学習は、不必要なエネルギー消費に対処し、貴重な人的資源を解放するのに役立ち、データセンター担当者がより戦略的で付加価値のあるタスクに集中できるようになります。 AI と機械学習は、プロセスを合理化し、日常的なタスクを自動化し、ボトルネックを特定することにより、不必要なエネルギー消費に対処し、貴重な人材を解放するのに役立ち、データセンター担当者がより戦略的で付加価値の高いタスクに集中できるようになります。これらのテクノロジーは、環境上の利点に加えて、重大な問題に発展する前に運用上の問題を予測し、トラブルシューティングするために使用できます。 AI アルゴリズムは、履歴データとリアルタイムのメトリクスを分析することで、異常を検出し、潜在的な障害を予測し、データセンターのオペレーターに実用的な洞察を提供して、潜在的な問題をプロアクティブに解決できるようにします。これらの問題を早期に検出することで、オペレータはコストのかかるダウンタイムや、それに伴う評判のリスクを回避できます。
人工知能と機械学習は、データセンター運用の堅牢性と回復力をより広範に向上させることもできます。これらのテクノロジーは、継続的な監視と学習パターンを通じて、ワークロードを自動的に最適化し、リソースをより効率的に割り当て、変化する需要に動的に適応できます。これにより、手動介入なしでトラフィックやワークロードの変動に対処できる、より機敏で適応性のあるデータセンター インフラストラクチャが実現され、シームレスな運用とより良いユーザー エクスペリエンスが保証されます。
AI ソリューションがデータセンターを管理および最適化するには、リソース消費量や重要なサービスの構成情報を含むデータとメタデータにリアルタイムでアクセスする必要があります。これは、データへの標準化されたアクセスと、さまざまなデータ ソースにわたる分散クエリ処理を提供する分散データおよびメタデータ構造を実装することによって実現できます。さらに、AI モデルには、必要に応じて適切な種類の情報にアクセスするためのツールが装備されている必要があります。これらのいわゆるエージェント (つまり、ツールにアクセスできる ML/AI モデル) は、データ センターを最適に管理するために必要なタスクを実行するように微調整されています。データ センターにおける人工知能と機械学習の潜在的な利点は否定できませんが、それら自身の潜在的な環境への影響を考慮する必要があります。 AI ブームが続くにつれ、エネルギー消費量とハードウェア要件の増加により、データセンターの二酸化炭素排出量が急増する可能性があります。これは、責任を持って持続可能な AI 実装の必要性を強調しています。
データセンター運営者は、省エネハードウェアと最適化アルゴリズムに重点を置き、これらの強力なテクノロジーを賢明に使用する必要があります。人工知能と機械学習を使用して、リアルタイム データに基づいて冷却をインテリジェントに調整するスマート冷却システムを開発し、エネルギーの無駄を削減することもできます。
二酸化炭素排出量をさらに削減するには (セキュリティとパフォーマンスを向上させながら)、Rust で JAVA サービスを再実装することをお勧めします。さらに、仮想マシンから Linux コンテナへの移行はまだ進行中であるかもしれませんが、より多くのサービスが WASM モジュールとして実装されると予想されており、これは効率とセキュリティの向上にも役立ちます
人工知能と機械学習の台頭により、データセンター業界に新たな可能性の領域が開かれました。エネルギー節約やトラブルシューティングの強化、堅牢性の強化、運用効率の向上に至るまで、これらのテクノロジーはデータセンターの運用に革命をもたらし、業界をより持続可能な未来に向けて推進する可能性を秘めています。ただし、環境への影響を考慮し、持続可能性の課題を悪化させるのではなく対処するツールとして AI と機械学習を使用し、責任を持って慎重に導入することが重要です。適切なアプローチがあれば、人工知能と機械学習はデータセンター業界を真に変革し、データドリブンの未来への道を切り開くことができます
以上が人工知能と機械学習はデータセンターをどのように変えるのでしょうか?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。

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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。

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。

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

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。
