10 Aplikasi Teratas AI dan ML yang Muncul dalam Pusat Data pada 2023
Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) telah menjadi teknologi utama dalam bidang pusat data. Menjelang 2023, kami akan menyaksikan revolusi dalam operasi pusat data, kecekapan dan keselamatan, hasil daripada penerapan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Teknologi ini semakin mengautomasikan tugas, mengoptimumkan pengurusan sumber dan meningkatkan prestasi pusat data keseluruhan. Artikel ini meneroka secara terperinci sepuluh aplikasi pusat data baru muncul yang akan merevolusikan industri tahun ini
Penyelenggaraan Ramalan
Menggunakan kecerdasan buatan dan algoritma pembelajaran mesin, kami boleh memantau keadaan peralatan pusat data, kesihatan pusat data secara berterusan termasuk pelayan dan sistem penyejukan, dsb. Dengan menganalisis data sejarah dan corak prestasi, algoritma ini dapat meramalkan kemungkinan kegagalan. Pendekatan penyelenggaraan ramalan ini membolehkan pengendali pusat data menjadualkan pembaikan dan penggantian peralatan secara proaktif, dengan itu mengurangkan masa henti yang tidak dirancang dan memastikan operasi berterusan infrastruktur kritikal
Kecekapan Tenaga
Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin Mempunyai Membantu mengoptimumkan penggunaan tenaga pusat data. Dengan memantau penggunaan kuasa, kecekapan penyejukan dan permintaan beban kerja dalam masa nyata, teknologi ini boleh melaraskan tetapan untuk meminimumkan penggunaan tenaga. Ini menghasilkan penjimatan kos yang ketara dan memenuhi matlamat kemampanan dengan mengurangkan jejak alam sekitar pusat data.
Pengesanan Ancaman Keselamatan
Isu yang paling membimbangkan dalam pusat data ialah keselamatan. Sistem keselamatan dipacu AI menggunakan pembelajaran mesin untuk mengenal pasti corak yang menunjukkan ancaman atau kelemahan siber. Mereka boleh bertindak balas terhadap kemungkinan serangan dalam masa nyata, mengurangkan risiko dan melindungi data sensitif. Aplikasi ini penting dalam melindungi operasi pusat data daripada pelakon yang berniat jahat
Pengoptimuman Beban Kerja
Pusat data ialah tempat yang menganjurkan pelbagai beban kerja dengan keperluan sumber yang berbeza-beza. Algoritma pembelajaran mesin boleh memperuntukkan sumber secara dinamik berdasarkan keperluan setiap beban kerja. Dengan mengoptimumkan penggunaan pelayan dan peruntukan sumber, pusat data boleh mengurangkan kos dan memaksimumkan prestasi, memastikan penggunaan sumber yang cekap
Analisis Data
Analisis data dipacu AI ialah alat berkuasa yang boleh Menemui cerapan berharga daripada jumlah yang besar. data yang dihasilkan di pusat data. Cerapan ini boleh memaklumkan keputusan berasaskan data, membantu organisasi menambah baik perkhidmatan, meningkatkan kecekapan operasi dan memperoleh kelebihan daya saing dalam pasaran
Pemulihan Bencana
Pemulihan bencana merupakan aspek penting dalam operasi pusat data. Kecerdasan buatan boleh mengautomasikan proses pemulihan bencana, membolehkan pemulihan data yang cepat dan cekap sekiranya berlaku gangguan atau peristiwa malapetaka yang lain. Ini meminimumkan masa henti dan memastikan daya tahan pusat data.
Pusat Data Autonomi
Model pembelajaran mesin menjadikan pusat data autonomi satu realiti. Pusat data ini menyesuaikan diri dengan keadaan yang berubah-ubah, mengkonfigurasi diri mereka sendiri dan mengoptimumkan prestasi secara berterusan. Operasi autonomi ini meminimumkan keperluan untuk campur tangan manual, menyelaraskan operasi, dan meningkatkan kecekapan pusat data.
Perancangan Kapasiti
Alat perancangan kapasiti berasaskan AI membantu pusat data mengembangkan infrastruktur mereka dengan cekap dengan menganalisis data sejarah dan meramalkan keperluan kapasiti masa hadapan. Ini mengelakkan peruntukan berlebihan atau kurang penggunaan sumber, dengan itu menjimatkan kos dan mengoptimumkan prestasi
Analisis Ramalan Penyejukan
Mengekalkan keadaan pengendalian perkakasan adalah penting untuk pusat data, jadi penyejukan pusat data menjadi Penting. Menggunakan model kecerdasan buatan boleh meramalkan titik panas dan keperluan penyejukan dalam pusat data untuk mengoptimumkan operasi sistem penyejukan. Ini memastikan pelayan dan peralatan lain kekal pada suhu yang ideal, meningkatkan kecekapan penyejukan, memanjangkan jangka hayat perkakasan dan mengurangkan penggunaan tenaga
Pembantu Maya Operasi IT
Pembantu maya berkuasa AI menguruskan tugas operasi IT harian seperti isu diagnosis dan penyelesaian. Pembantu maya ini boleh mengendalikan pelbagai tugas, daripada menyelesaikan masalah rangkaian kepada menyediakan maklumat kepada pekerja pusat data. Dengan mengautomasikan tugasan ini, pasukan IT boleh menumpukan pada aktiviti yang lebih strategik, dengan itu meningkatkan kecekapan pusat data keseluruhan
Kemajuan pada tahun 2023 menunjukkan bahawa kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin memainkan peranan penting dalam pengurusan pusat data. Teknologi ini meningkatkan kecekapan, kebolehpercayaan dan keselamatan serta mengurangkan kos operasi. Pendek kata, ia amat diperlukan dalam pengurusan pusat data
Atas ialah kandungan terperinci 10 Aplikasi Teratas AI dan ML yang Muncul dalam Pusat Data pada 2023. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
