Miksi sinun pitäisi tehdä AI-koeajo?

Liiketoimintamallin rakentaminen on eräs korkeimmista aidoista datatieteilijöille, jotka pyrkivät hyödyntämään AI:tä. Tyypillinen AI-projektien toteuttamiseen tarvittava infrastruktuuri on erikoistunutta ja kallista, minkä vuoksi on välttämätöntä rakentaa vahva liiketoimintamalli, jotta päättäjät ovat luottavaisia ja tyytyväisiä vaadittaviin suuriin investointeihin. Tämä liiketoimintamallin kehittäminen voi kuitenkin olla haastavaa ilman projektin vaatimusten tarkkaan määrittelyyn tarvittavaa laskentatehoa. Fujitsun AI-koeajo voi suurelta osin voittaa tämä tarjoamalla huippuluokan AI-infrastruktuurin, joka auttaa sinua datatieteilijänä ymmärtämään tarpeitasi, validoimaan ja vertailemaan tietojasi sekä valitsemaan oikean AI-infrastruktuurin. Voit esittää käyttötapauksesi ja verrata sitä uusimpaan AI-teknologiaan, tai kokeilla jotain esiasennetuista käyttötapauksistamme. AI-koeajossa voit testata erilaisia laitteistovaihtoehtoja määrittääksesi, mikä tekoälyalusta sopii sinulle.

Miksi sinun pitäisi tehdä AI-koeajo?

Lisäksi pystyt paljastamaan riippuvuuksia ja ymmärtämään komponenttien yhteentoimivuutta. AI-koeajo on sen parissa työstäneiden arkkitehtien tuotos, ja se perustuu moniin erilaisiin referenssiarkkitehtuureihin. Teemme myös yhteistyötä ekosysteemikumppaneiden kanssa, jotta tekoälyasiantuntijat ovat projektien käytettävissä päivittäin. Koska tekoälyyn liittyvät tarpeet monimutkaistuvat, voit luottaa siihen, että ekosysteemimme kuroo umpeen osaamisen puutteet, ja voit keskustella asiantuntijoidemme kanssa optimaalisesta tekoälyalustastasi. Fujitsun AI-koeajon suorittaminen antaa sinulle nopeammin ymmärrystä AI-projektiesi arvosta. Se kokoaa yhteen paikkaan kaikki laitteistot ja ohjelmistot antaakseen sinulle yksinkertaistetun, nopean ja turvallisen tavan käyttää tekoälyä, sekä validoida teorioita ja malleja saadaksesi etumatkan globaalissa kilpailussa AI:n käyttöönotossa.

Liiketoimintamallin rakentaminen on eräs korkeimmista aidoista datatieteilijöille, jotka pyrkivät hyödyntämään AI:tä. Tyypillinen AI-projektien toteuttamiseen tarvittava infrastruktuuri on erikoistunutta ja kallista, minkä vuoksi on välttämätöntä rakentaa vahva liiketoimintamalli, jotta päättäjät ovat luottavaisia ja tyytyväisiä vaadittaviin suuriin investointeihin. Tämä liiketoimintamallin kehittäminen voi kuitenkin olla haastavaa ilman projektin vaatimusten tarkkaan määrittelyyn tarvittavaa laskentatehoa. Fujitsun AI-koeajo voi suurelta osin voittaa tämä tarjoamalla huippuluokan AI-infrastruktuurin, joka auttaa sinua datatieteilijänä ymmärtämään tarpeitasi, validoimaan ja vertailemaan tietojasi sekä valitsemaan oikean AI-infrastruktuurin. Voit esittää käyttötapauksesi ja verrata sitä uusimpaan AI-teknologiaan, tai kokeilla jotain esiasennetuista käyttötapauksistamme. AI-koeajossa voit testata erilaisia laitteistovaihtoehtoja määrittääksesi, mikä tekoälyalusta sopii sinulle. Lisäksi pystyt paljastamaan riippuvuuksia ja ymmärtämään komponenttien yhteentoimivuutta. AI-koeajo on sen parissa työstäneiden arkkitehtien tuotos, ja se perustuu moniin erilaisiin referenssiarkkitehtuureihin. Teemme myös yhteistyötä ekosysteemikumppaneiden kanssa, jotta tekoälyasiantuntijat ovat projektien käytettävissä päivittäin. Koska tekoälyyn liittyvät tarpeet monimutkaistuvat, voit luottaa siihen, että ekosysteemimme kuroo umpeen osaamisen puutteet, ja voit keskustella asiantuntijoidemme kanssa optimaalisesta tekoälyalustastasi. Fujitsun AI-koeajon suorittaminen antaa sinulle nopeammin ymmärrystä AI-projektiesi arvosta. Se kokoaa yhteen paikkaan kaikki laitteistot ja ohjelmistot antaakseen sinulle yksinkertaistetun, nopean ja turvallisen tavan käyttää tekoälyä, sekä validoida teorioita ja malleja saadaksesi etumatkan globaalissa kilpailussa AI:n käyttöönotossa.

Kyse on vain GPU:sta, vai onko?

Grafiikan käsittelyteknologia on kehittynyt tuottamaan ainutlaatuisia etuja tietojenkäsittelyn maailmalle. Rinnakkaisprosessointiin suunniteltuna GPU:ta (grafiikkaprosessoria) käytetään monissa eri sovelluksissa, sisältäen grafiikan ja videon kuvantamisen. Vaikka ne tunnetaankin parhaiten kyvyistään pelaamiseen liittyen, GPU:t ovat tulossa yhä suosituimmiksi luovassa tuotannossa ja AI:ssä. Ajan mittaan myös CPU:t (keskusprosessorit) ja ohjelmistokirjastot, joita niissä ajetaan, ovat kehittyneet entistä pystyvimmiksi syväoppimisen tehtävissä. Esimerkiksi laajojen ohjelmisto-optimointien ja dedikoidun tekoälylaitteiston, kuten Intel® Deep Learning Boostin (Intel® DL Boost), uusimpiin Intel® Xeon® Scalable -prosessoreihin lisäämisen ansiosta, CPU-pohjaiset järjestelmät ovat kehittyneet syväoppimisen suorituskyvyssään. CPU:t suoriutuvat erinomaisesti monissa sovelluksissa, kuten teräväpiirto-, 3D- ja ei-kuvapohjaisessa kielen, tekstin ja aikasarjatietojen syväoppimisessa. CPU:t voivat tukea paljon suurempaa muistikapasiteettia, kuin mihin parhaatkaan grafiikkasuorittimet pystyvät nykyään, monimutkaisissa malleissa tai syväoppimissovelluksissa (esim.

Kyse on vain GPU:sta, vai onko?

2D-kuvantunnistus). Ilmeisen kustannusedun lisäksi on muitakin syitä haastaa ajattelua AI = GPU. Esimerkiksi CPU-pohjaiset järjestelmät ovat yleensä yksinkertaisempia ja kestävämpiä, esim. toteutettavaksi reunaympäristöissä. Grafiikkasuorittimilla on suuremmat virrankulutus- ja jäähdytysvaatimukset, kun taas CPU-suorittimia on saatavana useissa toimivaksi todistetuissa vakiojärjestelmissä, joista ne on helppo ottaa käyttöön datakeskuksessa ja reunalla. Lisäksi Intelin sitoutuminen avoimen oneAPI-standardin päälle kehittämiseen auttaa varmistamaan koodin maksimaalisen uudelleenkäytettävyyden pinoissa ja arkkitehtuureissa, ja OpenVINO:n kaltaiset työkalut yksinkertaistavat syväoppimispäättelyn käyttöönottoa sadoille esikoulutetuille malleille CPU-pohjaisissa järjestelmissä. Tekoälyratkaisujen, kuten Fujitsu Sentiment Analyzerin, kehittäminen AI-koeajolla osoittaa, kuinka yhteisen työnkulun ylläpitäminen vähentää aikaa ja kustannuksia, mikä mahdollistaa laajemmat kokeilut ja parantaa tarkkuutta. Näin AI voidaan skaalata kaikkialle – laajan avoimen ohjelmistoekosysteemin kumppanina. Tänään CPU:t antavat sinun rakentaa tuntemassasi x86-arkkitehtuurissa haluamasi AI:n, minne sen haluat. Anna meidän testata ratkaisusi yhdessä AI-koeajossa saadaksesi selville, mikä sopii juuri sinun tarpeisiisi.

Grafiikan käsittelyteknologia on kehittynyt tuottamaan ainutlaatuisia etuja tietojenkäsittelyn maailmalle. Rinnakkaisprosessointiin suunniteltuna GPU:ta (grafiikkaprosessoria) käytetään monissa eri sovelluksissa, sisältäen grafiikan ja videon kuvantamisen. Vaikka ne tunnetaankin parhaiten kyvyistään pelaamiseen liittyen, GPU:t ovat tulossa yhä suosituimmiksi luovassa tuotannossa ja AI:ssä. Ajan mittaan myös CPU:t (keskusprosessorit) ja ohjelmistokirjastot, joita niissä ajetaan, ovat kehittyneet entistä pystyvimmiksi syväoppimisen tehtävissä. Esimerkiksi laajojen ohjelmisto-optimointien ja dedikoidun tekoälylaitteiston, kuten Intel® Deep Learning Boostin (Intel® DL Boost), uusimpiin Intel® Xeon® Scalable -prosessoreihin lisäämisen ansiosta, CPU-pohjaiset järjestelmät ovat kehittyneet syväoppimisen suorituskyvyssään. CPU:t suoriutuvat erinomaisesti monissa sovelluksissa, kuten teräväpiirto-, 3D- ja ei-kuvapohjaisessa kielen, tekstin ja aikasarjatietojen syväoppimisessa. CPU:t voivat tukea paljon suurempaa muistikapasiteettia, kuin mihin parhaatkaan grafiikkasuorittimet pystyvät nykyään, monimutkaisissa malleissa tai syväoppimissovelluksissa (esim. 2D-kuvantunnistus). Ilmeisen kustannusedun lisäksi on muitakin syitä haastaa ajattelua AI = GPU. Esimerkiksi CPU-pohjaiset järjestelmät ovat yleensä yksinkertaisempia ja kestävämpiä, esim. toteutettavaksi reunaympäristöissä. Grafiikkasuorittimilla on suuremmat virrankulutus- ja jäähdytysvaatimukset, kun taas CPU-suorittimia on saatavana useissa toimivaksi todistetuissa vakiojärjestelmissä, joista ne on helppo ottaa käyttöön datakeskuksessa ja reunalla. Lisäksi Intelin sitoutuminen avoimen oneAPI-standardin päälle kehittämiseen auttaa varmistamaan koodin maksimaalisen uudelleenkäytettävyyden pinoissa ja arkkitehtuureissa, ja OpenVINO:n kaltaiset työkalut yksinkertaistavat syväoppimispäättelyn käyttöönottoa sadoille esikoulutetuille malleille CPU-pohjaisissa järjestelmissä. Tekoälyratkaisujen, kuten Fujitsu Sentiment Analyzerin, kehittäminen AI-koeajolla osoittaa, kuinka yhteisen työnkulun ylläpitäminen vähentää aikaa ja kustannuksia, mikä mahdollistaa laajemmat kokeilut ja parantaa tarkkuutta. Näin AI voidaan skaalata kaikkialle – laajan avoimen ohjelmistoekosysteemin kumppanina. Tänään CPU:t antavat sinun rakentaa tuntemassasi x86-arkkitehtuurissa haluamasi AI:n, minne sen haluat. Anna meidän testata ratkaisusi yhdessä AI-koeajossa saadaksesi selville, mikä sopii juuri sinun tarpeisiisi.