人工智能（AI）正在影响我们的日常生活和业务运营。越来越多的公司正在尝试使用人工智能取代某些人工任务，并将大量原始数据转化为数字时代的有意义见解。根据Gartner，Inc。2019 CIO调查，实施AI的企业数量在过去四年中增长了270％，并在过去一年中增长了两倍。据估计，今年有37％的企业以某种形式部署了人工智能，远高于2018年的25％。
人工智能研究最初成立于1956年。由于硬件的进步和计算速度的显着提高，人工智能在这二十年中得到了显着的发展。随着深度神经网络（DNN），图形处理单元（GPU）和大数据的结合，人工智能的应用在各个行业得到了加速。今天，人工智能被视为创新运营的重要关键。AI在发现不应存在的趋势，矛盾或事物方面特别有用。一些医疗保健提供者依赖于计算机辅助诊断，例如使用AI来发现X射线的异常。在金融行业，人工智能可用于财务风险评估或欺诈保护。许多公司都在努力使用人工智能来提高竞争力。
多年来，人工智能，数据，算法和计算能力之间存在着不可分割的关系。数据量越大，培训模型越复杂，对基础设施规范的要求就越高。许多公司专注于深度学习，深度学习需要处理大量数据并需要大量的计算和存储资源。仅CPU的计算能力不足以处理训练模型。这就是GPU提供帮助的地方。GPU拥有数千个内核，能够并行执行数百万次数学运算，可显着加快训练速度。
在许多AI项目中，需要多次模型训练和校正才能获得满意的结果。当基础设施资源不足时，模型培训更耗时。获得一个结果可能需要几天时间。如果项目有数百个模型培训，甚至可能需要数周或数月才能完成。为了跟上市场的步伐，建议完全升级计算能力，存储和网络。企业应该根据AI应用和培训模型考虑基础设施规范。例如，原始数据类型的模型训练相对简单。但图像识别和语音识别通常需要更高的资源。
支持GPU的服务器和闪存存储都是人工智能项目的重要组成部分，但一开始就没有必要在硬件上投入大量资金。公司可以从小型AI项目开始，逐步扩展。由于未来很难预测AI的发展，因此建议选择一种计算和存储解决方案，以便在AI项目扩展时进行扩展。
