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发布时间:2024-06-26 11:51:18 浏览人数: 作者: kok官方电竞app苹果下载
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机器学习的结果是通过执行数据驱动来达成目标,从客观的角度,保障精确度、专业性与速度,譬如象棋机器人、机器人面试官等等,能利用完整数据集做出有效合理的动作和决策。但是现实情况是,大环境中的数据其实是非常分散的,在构建数据集的时候需要将数据集中化,再以业务目标出发,做多元化的分析、建模,实现AI的自主决策,这样一个时间段如何保障数据的质量就十分重要。
数据中心就像一个数据“配送中心”,进行数据的管理、存储、传输等等流程,依靠AI希望可以做到将数字化运营的效率提至顶配水平,首先便是希望借助人工智能,实现预测分析优化工作负载。
数据中心要维护物理服务器和存储设备,基于AI的预测分析,能够在一定程度上帮助数据中心在服务器之间分配工作负载,更易于管理,可以更加好地追踪服务器性能、磁盘利用率、网络堵塞,快速查找故障端点,缩短处理时间,减少风险因素,促进服务器的最大限度优化。譬如当机器开始发出异常声音,AI能自动辨别入侵者,并直接采取解决方案,有效监控网络。再或者,AI平台能自动进行系统更新、安全补丁、文件备份等例行工作,亦有助缓解劳动力资源。
数据中心的费用开支很大一部分是能源消耗,来自数据中心的冷却系统,而保持服务器的持续散热是保证服务器正常运行的必要条件。为了追求更好的数据中心能源效率,希望AI的机器算法优化散热系统。据悉,Google的部分数据中心采用DeepMind机器算法,成功将冷却能源节省近40%,而且完全不可能影响服务器的性能。
应该幸运AI能够在数据中心担任更多角色,将人与机器的优势共同放大,致力提高数据中心的运营效率。
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