Varför borde ni pröva AI Test Drive?

Att skapa ett beslutsunderlag är ett av de största hindren för datavetare som vill utnyttja AI. Den typiska infrastrukturen som krävs för att driva AI-projekt är specialiserad och dyr, vilket gör det viktigt att ta fram ett starkt beslutsunderlag så att beslutsfattarna kan känna sig trygga med den betydande investeringen som behövs. Att ta fram beslutsunderlag kan emellertid vara svårt om man saknar tillgång till den datorkraft som krävs för att på ett exakt sätt kunna fastställa vad som krävs för projektet. Fujitsus AI Test Drive kan i stor utsträckning övervinna detta problem genom att tillhandahålla den senaste AI-infrastrukturen, som hjälper datavetare att förstå behoven, validera och jämföra data och välja den rätta AI-infrastrukturen. Ni kan ta ert användningsfall och jämföra det mot den senaste AI-teknologin, eller testa något av våra förinstallerade användningsfall.

Varför borde ni pröva AI Test Drive?

Med AI Test Drive kan ni testa olika hårdvarualternativ för att avgöra vilken AI-plattform som är rätt för er. Dessutom kan ni upptäcka olika komponenters beroenden och interoperabilitet. AI Test Drive är resultatet av arbetet som våra arkitekter har utfört, och baseras på en mängd olika referensarkitekturer. Vi samarbetar även med ekosystempartners, så att AI-specialister dagligen finns tillgängliga för projekt. Behoven som förknippas med AI är mer komplexa, men ni kan lita på att vårt ekosystem ger er möjlighet att överbygga kunskapsklyftor och diskutera er optimala AI-plattform med våra experter. Genom att använda Fujitsus AI Test Drive kan ni snabbare börja tjäna pengar på era AI-projekt. AI Test Drive samlar all hårdvara och all mjukvara på ett enda ställe, så att er AI-åtkomst förenklas och blir snabbare och säkrare – då går det fortare att validera teorier och modeller för att få ett försprång i den globala AI-kapplöpningen.

Att skapa ett beslutsunderlag är ett av de största hindren för datavetare som vill utnyttja AI. Den typiska infrastrukturen som krävs för att driva AI-projekt är specialiserad och dyr, vilket gör det viktigt att ta fram ett starkt beslutsunderlag så att beslutsfattarna kan känna sig trygga med den betydande investeringen som behövs. Att ta fram beslutsunderlag kan emellertid vara svårt om man saknar tillgång till den datorkraft som krävs för att på ett exakt sätt kunna fastställa vad som krävs för projektet. Fujitsus AI Test Drive kan i stor utsträckning övervinna detta problem genom att tillhandahålla den senaste AI-infrastrukturen, som hjälper datavetare att förstå behoven, validera och jämföra data och välja den rätta AI-infrastrukturen. Ni kan ta ert användningsfall och jämföra det mot den senaste AI-teknologin, eller testa något av våra förinstallerade användningsfall. Med AI Test Drive kan ni testa olika hårdvarualternativ för att avgöra vilken AI-plattform som är rätt för er. Dessutom kan ni upptäcka olika komponenters beroenden och interoperabilitet. AI Test Drive är resultatet av arbetet som våra arkitekter har utfört, och baseras på en mängd olika referensarkitekturer. Vi samarbetar även med ekosystempartners, så att AI-specialister dagligen finns tillgängliga för projekt. Behoven som förknippas med AI är mer komplexa, men ni kan lita på att vårt ekosystem ger er möjlighet att överbygga kunskapsklyftor och diskutera er optimala AI-plattform med våra experter. Genom att använda Fujitsus AI Test Drive kan ni snabbare börja tjäna pengar på era AI-projekt. AI Test Drive samlar all hårdvara och all mjukvara på ett enda ställe, så att er AI-åtkomst förenklas och blir snabbare och säkrare – då går det fortare att validera teorier och modeller för att få ett försprång i den globala AI-kapplöpningen.

Handlar inte AI bara om GPU:er?

Teknologin för grafisk behandling har utvecklats för att kunna erbjuda unika datorkraftfördelar. GPU:n (grafikprocessorn) har utformats för parallell behandling och används till många olika tillämpningar, däribland grafisk framställning och videoframställning. Även om de är mest kända för sina spelmässiga funktioner blir användningen av GPU:er allt populärare för kreativ produktion och AI. Med tiden har även CPU:er (centralprocessorer) och programvarubiblioteken som körs på dem blivit allt lämpligare för djupinlärning. Till exempel har djupinlärningen i CPU-baserade system förbättrats genom omfattande programvaruoptimeringar och komplettering med särskild AI-hårdvara, däribland Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost), i de senaste skalbara Intel® Xeon®-processorerna. För många tillämpningar, till exempel sådana som baseras på högdefinierad-, 3D och icke-bildmässig djupinlärning av språk-, text- och tidsseriedata, fungerar CPU:er utmärkt. För komplexa modeller eller djupinlärningstillämpningar (till exempel 2D-detektering) kan CPU:er stödja mycket större minnesfunktioner än de bästa GPU:erna som finns tillgängliga idag. Förutom de uppenbara prisfördelarna finns det många andra anledningar till att utmana tanken ”AI = GPU”.

Handlar inte AI bara om GPU:er?

Till exempel är CPU-baserade system i allmänhet enklare och robustare, till exempel för implementering i kantmiljöer. GPU:er har en högre energiförbrukning och ett större kylningsbehov, medan CPU:er finns tillgängliga i en mängd olika beprövade standardsystem för enkel implementering i datacentret och på kanten. Dessutom bidrar Intels åtagande om att utveckla den öppna oneAPI-standarden till att säkerställa en maximal kodåteranvändning över stackar och arkitekturer, och verktyg som exempelvis OpenVINO förenklar implementeringen av djupinlärningsinferens för hundratals förtränade modeller för CPU-baserade system. Utvecklingen av AI-lösningar i AI Test Drive, till exempel Fujitsu Sentiment Analyzer, visar hur upprätthållandet av ett gemensamt arbetsflöde minskar tidsåtgången och kostnaden för mer experimenterande och ökad exakthet. Så kan man skala upp AI var som helst – genom samarbete med ett brett, öppet programvaruekosystem. Idag ger CPU:erna er möjlighet att bygga upp den AI som ni vill ha, där ni vill ha den och på den x86-arkitektur som ni redan känner. Tillsammans ska vi testa er lösning på AI Test Drive och ta reda på vad som tillgodoser era enskilda behov.

Teknologin för grafisk behandling har utvecklats för att kunna erbjuda unika datorkraftfördelar. GPU:n (grafikprocessorn) har utformats för parallell behandling och används till många olika tillämpningar, däribland grafisk framställning och videoframställning. Även om de är mest kända för sina spelmässiga funktioner blir användningen av GPU:er allt populärare för kreativ produktion och AI. Med tiden har även CPU:er (centralprocessorer) och programvarubiblioteken som körs på dem blivit allt lämpligare för djupinlärning. Till exempel har djupinlärningen i CPU-baserade system förbättrats genom omfattande programvaruoptimeringar och komplettering med särskild AI-hårdvara, däribland Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost), i de senaste skalbara Intel® Xeon®-processorerna. För många tillämpningar, till exempel sådana som baseras på högdefinierad-, 3D och icke-bildmässig djupinlärning av språk-, text- och tidsseriedata, fungerar CPU:er utmärkt. För komplexa modeller eller djupinlärningstillämpningar (till exempel 2D-detektering) kan CPU:er stödja mycket större minnesfunktioner än de bästa GPU:erna som finns tillgängliga idag. Förutom de uppenbara prisfördelarna finns det många andra anledningar till att utmana tanken ”AI = GPU”. Till exempel är CPU-baserade system i allmänhet enklare och robustare, till exempel för implementering i kantmiljöer. GPU:er har en högre energiförbrukning och ett större kylningsbehov, medan CPU:er finns tillgängliga i en mängd olika beprövade standardsystem för enkel implementering i datacentret och på kanten. Dessutom bidrar Intels åtagande om att utveckla den öppna oneAPI-standarden till att säkerställa en maximal kodåteranvändning över stackar och arkitekturer, och verktyg som exempelvis OpenVINO förenklar implementeringen av djupinlärningsinferens för hundratals förtränade modeller för CPU-baserade system. Utvecklingen av AI-lösningar i AI Test Drive, till exempel Fujitsu Sentiment Analyzer, visar hur upprätthållandet av ett gemensamt arbetsflöde minskar tidsåtgången och kostnaden för mer experimenterande och ökad exakthet. Så kan man skala upp AI var som helst – genom samarbete med ett brett, öppet programvaruekosystem. Idag ger CPU:erna er möjlighet att bygga upp den AI som ni vill ha, där ni vill ha den och på den x86-arkitektur som ni redan känner. Tillsammans ska vi testa er lösning på AI Test Drive och ta reda på vad som tillgodoser era enskilda behov.