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　　【熱門主機】新加坡vps丨新加坡vps推薦

　　【熱搜問題】新加坡云服務(wù)器多少錢？

　　現(xiàn)如今的企業(yè)組織機構(gòu)正在大規(guī)模的采用Ai人工智能應(yīng)用程序來解析不斷呈指數(shù)級增長的龐大數(shù)據(jù)量，這不僅要求極高，并且需要具備強大的并行處理功能，因此原來的標準化cpU已然無法充分執(zhí)行許多Ai解析任務(wù)了。有鑒于此，當企業(yè)數(shù)據(jù)中心在接近或達到服務(wù)器性能的瓶頸局限時，究竟應(yīng)該相應(yīng)的采取哪些有效的應(yīng)對措施呢?

　　在本文中，我們將幫助您企業(yè)數(shù)據(jù)中心準備并應(yīng)對由Ai應(yīng)用程序為企業(yè)本地部署環(huán)境和云基礎(chǔ)架構(gòu)所帶來的限制。同時，我們還采訪了數(shù)據(jù)中心業(yè)界的同行們，邀請他們提供了相關(guān)的指導(dǎo)性建議，其中包括著重強調(diào)了企業(yè)數(shù)據(jù)中心與服務(wù)器供應(yīng)商密切合作的重要性，這些服務(wù)器供應(yīng)商可以為您的企業(yè)從早期階段盡快過渡到穩(wěn)步的高級生產(chǎn)階段，進而充分利用Ai功能提供相應(yīng)的指導(dǎo)。

　　當前的企業(yè)組織機構(gòu)正在積極努力的應(yīng)對眾多的變數(shù)，以確定他們對使用由深度學(xué)習(xí)時帶來的能夠提供新的洞察見解的人工智能(Ai)應(yīng)用程序到底應(yīng)該采取怎樣的立場。而這一領(lǐng)域在當下可以說是充滿了無限的商機，不采取積極的行動可能會演變成商業(yè)災(zāi)難，因為企業(yè)的競爭對手們正在收集并分析處理海量以前無法獲得的數(shù)據(jù)信息，來擴大其客戶群。大多數(shù)企業(yè)組織都已然意識到了這一嚴峻的挑戰(zhàn)，故而他們的業(yè)務(wù)部門、it員工、數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員們都在共同努力，以確定企業(yè)的人工智能戰(zhàn)略。

　　在某種程度上，采用Ai戰(zhàn)略的企業(yè)將逐步體驗到在利用Ai應(yīng)用程序方面更為先進的領(lǐng)軍企業(yè)們過往的經(jīng)歷：他們的服務(wù)器性能將遭遇到瓶頸局限問題。人工智能應(yīng)用程序，特別是深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以對當下呈指數(shù)級不斷增長的海量數(shù)據(jù)信息進行分析，但這些系統(tǒng)要求非常高，并且需要具備強大的并行處理能力，故而越來越多的標準化cpU已然無法充分執(zhí)行這些Ai任務(wù)了。早期階段和高級階段的Ai用戶在某些時候?qū)⒉坏貌粡氐赘脑炱浞?wù)器基礎(chǔ)設(shè)施以實現(xiàn)所需的相關(guān)性能。

　　因此，idc建議正在開發(fā)Ai功能或擴展現(xiàn)有Ai功能的企業(yè)組織機構(gòu)應(yīng)以嚴格控制的方式解決這一服務(wù)器性能瓶頸問題。務(wù)必要在充分掌握相關(guān)細節(jié)的前提下實施下一步的基礎(chǔ)設(shè)施遷移。此外，我們建議他們務(wù)必要與其服務(wù)器供應(yīng)商密切合作，這些服務(wù)器^{[外貿(mào)專用服務(wù)器]}供應(yīng)商可以為企業(yè)客戶從早期階段盡快過渡到穩(wěn)步的高級生產(chǎn)階段，進而充分利用Ai功能提供相應(yīng)的指導(dǎo)。

　　打破在數(shù)據(jù)中心服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施上運行Ai的瓶頸

　　本公司idc發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)處于概念驗證(poc)測試或生產(chǎn)模式的人工智能和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的企業(yè)在某種程度上已經(jīng)達到了 “服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施瓶頸限制”的水平——有時在這些企業(yè)遷移到不同的服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施后，會不止一次的出現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施瓶頸局限性的問題。

　　本公司idc采訪了相關(guān)的企業(yè)組織當他們在其現(xiàn)有的企業(yè)內(nèi)部部署服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)上開始運行Ai應(yīng)用程序時所經(jīng)歷的情況。77.1%的受訪者表示他們在內(nèi)部服務(wù)器部署基礎(chǔ)設(shè)施上運行Ai遇到了一個或多個限制。在采用了認知軟件的云用戶中，90.3%的企業(yè)遇到了這種限制。下表1列出了在企業(yè)內(nèi)部部署服務(wù)器環(huán)境和云基礎(chǔ)架構(gòu)中運行Ai應(yīng)用程序的相關(guān)限制。

　　表1：基礎(chǔ)架構(gòu)運行Ai應(yīng)用程序的瓶頸限制(排名分主次順序)

　　資料來源：《認知服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)調(diào)查》2017年6月

　　正是由于這些基礎(chǔ)設(shè)施的瓶頸局限問題的出現(xiàn)，很多企業(yè)很快經(jīng)歷了代際轉(zhuǎn)變。盡管人工智能應(yīng)用程序和深度學(xué)習(xí)的興起僅僅只有幾年時間，但idc發(fā)現(xiàn)，已有22.8%的企業(yè)在采用第三代服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施來運行其人工智能應(yīng)用程序了，而37.6%的企業(yè)在使用第二代服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施，39.6%的企業(yè)則在使用第一代的服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施。上述這些調(diào)查百分比表明了當下的企業(yè)客戶正在尋找合適的基礎(chǔ)設(shè)施。而下表2則列出了Ai服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)最常出現(xiàn)的代際。

　　表2：人工智能服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施最常見的代際(排名分順序)

　　資料來源：《認知服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)調(diào)查》2017年6月

　　轉(zhuǎn)向具有更高處理器性能(通常所采取的最常見的措施)、更大的i / o帶寬和加速器的系統(tǒng)是一個合理的決定。但是這些數(shù)據(jù)也表明了理想配置所存在的不確定性。一些企業(yè)已經(jīng)嘗試了橫向規(guī)?；瘮U展，并縱向擴展;而另外一些企業(yè)則采取了相反的方案。其他某些遷移從虛擬機開始，然后轉(zhuǎn)移到專用服務(wù)器，而其他一些同行卻與此相反。

　　這些矛盾的舉措其實并不像其看起來那么奇怪。當前的企業(yè)組織不僅在Ai軟件上進行試驗，而且同時也在基礎(chǔ)設(shè)施上進行試運行。一些企業(yè)已經(jīng)開始采用橫向的規(guī)?；瘮U展配置，并且隨著解決方案的日趨成熟，他們決定需要更高的性能，而這些性能能夠在數(shù)據(jù)中心的現(xiàn)有擴展系統(tǒng)中獲得。其他一些企業(yè)則在擴展系統(tǒng)的一個分區(qū)上啟動了poc，并在解決方案進入下一階段時決定將其轉(zhuǎn)移到一個單插槽或雙插槽的服務(wù)器集群。同樣的，一款解決方案可能已經(jīng)在虛擬機中開發(fā)出來，然后被遷移到專用的服務(wù)器上，以便在有些絕緣隔熱的的環(huán)境中進一步開發(fā)(很多企業(yè)更傾向于在早期階段如此進行)。

　　本公司idc認為，對于早期的實驗和開發(fā)而言，所有這些遷移的舉措都是有道理的。利用現(xiàn)有的環(huán)境意味著延遲投資于新的服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施，直到企業(yè)明確了什么是最為恰當?shù)呐渲脼橹?。但是，一旦?yīng)用程序接近運行并準備投入生產(chǎn)，就需要及時的做出合理的基礎(chǔ)架構(gòu)方面的決策了，以避免觸及基礎(chǔ)設(shè)施的瓶頸。

　　根據(jù)來自已經(jīng)運行了Ai應(yīng)用程序的企業(yè)用戶們的反饋，我們認為：認知應(yīng)用程序的理想基礎(chǔ)架構(gòu)配置是一組具有加速器的單路或雙路服務(wù)器，不過，企業(yè)也還可以根據(jù)實際業(yè)務(wù)需要在稍后階段添加加速器。中型系統(tǒng)集群也是可行的，但只有在工作負載迅速的規(guī)?；瘮U展的情況下才是相關(guān)的。其他配置可能也是可行的。從對于企業(yè)用戶的研究中可以清楚地看出，超融合系統(tǒng)和虛擬機已被證明對認知應(yīng)用的影響較小。

　　企業(yè)數(shù)據(jù)中心究竟應(yīng)該如何應(yīng)對?

　　本公司idc認為，目前正在考慮實施人工智能計劃或正在從實驗階段轉(zhuǎn)向更為成熟的人工智能部署階段的企業(yè)用戶可能需要隨著時間的推移逐步推進其實施方案，以下，我們將與讀者朋友們討論幾種Ai開發(fā)方法。

　　01、從小型到中型Ai項目的逐步推進

　　對于小型Ai項目計劃逐步向中型過渡的企業(yè)用戶而言，我們建議在內(nèi)部開發(fā)解決方案。這種方法有很多優(yōu)點。通過協(xié)作實驗，企業(yè)的開發(fā)人員、業(yè)務(wù)部門、數(shù)據(jù)分析師或數(shù)據(jù)科學(xué)家和基礎(chǔ)架構(gòu)團隊將能夠獲得重要的新技能，同時為業(yè)務(wù)創(chuàng)建量身定制的解決方案。數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家沒呢可以準備數(shù)據(jù)集和相關(guān)模型，開發(fā)人員則可以測試框架，而基礎(chǔ)架構(gòu)團隊則可以評估要開發(fā)什么硬件以及用于生產(chǎn)的內(nèi)容，并且業(yè)務(wù)部門將有機會設(shè)置解決方案的參數(shù)。但是，我們建議僅僅將這種方法用于獨特的Ai項目。如果企業(yè)所需的解決方案可以作為商業(yè)軟件在市場上可以隨時獲得，那么商業(yè)化的軟件包將通過實現(xiàn)快速部署的業(yè)務(wù)優(yōu)勢遠遠超過企業(yè)內(nèi)部開發(fā)所帶來的好處。

　　本公司idc建議，企業(yè)可以從小型和企業(yè)本地部署項目計劃開始著手。這種趨勢將是從一個與其他環(huán)境相隔離的專用服務(wù)器開始，但同時也需要意識到集成整合最終會變得重要。如果有Ai培訓(xùn)組件的話，那么該環(huán)境將需要能夠訪問用于培訓(xùn)的數(shù)據(jù)，并且硬件需要能夠進行強大的并行處理，理想情況下具有足夠數(shù)量的加速器，例如圖形處理單元(gpU)。環(huán)境可以由Ai解決方案傾向于喜歡的集群，甚至包括具有多個節(jié)點的融合系統(tǒng)組成。但是，對于第一代Ai基礎(chǔ)架構(gòu)而言，規(guī)?；瘷M向擴展服務(wù)器中的硬分區(qū)也可以奏效。虛擬機或超融合系統(tǒng)則不太合適。如果數(shù)據(jù)對業(yè)務(wù)至關(guān)重要的話，那么承載數(shù)據(jù)的橫向擴展企業(yè)級服務(wù)器中的硬分區(qū)則可能會很有用，因為企業(yè)組織不需要將數(shù)據(jù)遷出其安全環(huán)境。請注意，只有在Linux上運行的Ai開發(fā)才有大量的開源框架。

　　一旦企業(yè)用戶得到基礎(chǔ)架構(gòu)團隊、開發(fā)團隊和數(shù)據(jù)科學(xué)家們對解決方案感到滿意之后，就可以運行該解決方案進行生產(chǎn)了，并能夠逐步體驗檢測到軟件和硬件的功能和局限性，屆時企業(yè)將能夠更好地確定下一步何去何從。這些后續(xù)步驟可能包括繼續(xù)構(gòu)建內(nèi)部部署的內(nèi)部功能;實施升級或擴展基礎(chǔ)架構(gòu);添加云組件或聘請其他服務(wù)商，例如VAR經(jīng)銷商或顧問等。

　　在這個反復(fù)試驗階段，企業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施團隊徹底調(diào)查新的基礎(chǔ)設(shè)施解決方案是至關(guān)重要的。如前所述，Ai系統(tǒng)在單核和雙核服務(wù)器集群上運行良好，每核具有較高的性能和i/o參數(shù)以及gpU等加速器。該團隊不僅應(yīng)該考慮從其傳統(tǒng)供應(yīng)商處采購服務(wù)器產(chǎn)品，同時也應(yīng)該考慮其他的服務(wù)器供應(yīng)商，尤其是那些提供完整的Ai硬件/軟件堆棧的服務(wù)器產(chǎn)品。其中一些供應(yīng)商在部署Ai系統(tǒng)的所有階段均能夠為企業(yè)用戶提供幫助，從硬件的選擇和優(yōu)化到軟件堆棧，直至后期的部署和咨詢服務(wù)。我們建議選擇企業(yè)客戶應(yīng)該對那些已經(jīng)展示出了對Ai和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)架構(gòu)要求有著深入了解的供應(yīng)商。

　　確保您企業(yè)的服務(wù)器供應(yīng)商可以在第一個實驗階段提供相關(guān)的建議，即使該階段是在企業(yè)現(xiàn)有的硬件設(shè)備上部署實施的，這些建議也可以指導(dǎo)企業(yè)組織進行內(nèi)部的部署或混合內(nèi)部云擴展。理想情況下，服務(wù)器供應(yīng)商可以通過幾個乃至所有的小型到大型的場景指導(dǎo)企業(yè)用戶的部署工作。換句話說，這些服務(wù)器供應(yīng)商擔(dān)任企業(yè)客戶小型項目計劃的顧問，同時也擔(dān)任其下一階段的更大的人工智能實施計劃的顧問。

　　02、更大規(guī)模的Ai項目計劃的實施

　　企業(yè)實施更大的Ai項目計劃將得益于外部的支持。開發(fā)全面的人工智能解決方案的時間、成本和復(fù)雜性旨在為企業(yè)組織帶來關(guān)鍵業(yè)務(wù)的創(chuàng)新，但除了擁有相當足夠的資源的大型企業(yè)組織之外，一般的企業(yè)則可能不太適合采用內(nèi)部試錯法。第三方人工智能解決方案提供商可以像增值經(jīng)銷商或系統(tǒng)集成商那樣，幫助企業(yè)客戶快速實施解決方案，但他們的靈活性會大大降低，并且并不適合獨特的業(yè)務(wù)需求。非常大型的項目計劃則可以從咨詢合作伙伴中受益。企業(yè)客戶咨詢其合作伙伴的成本往往很昂貴，并且可能會對這些合作伙伴產(chǎn)生長期的依賴關(guān)系，其初始部署時間通常很長。另一方面，最終的解決方案將完全根據(jù)企業(yè)組織的需求量身定制，并且如果執(zhí)行得當，則可與數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)完美的集成整合。

　　對于大型的項目計劃而言，與具有Ai專業(yè)知識以及擁有涵蓋了整個硬件/軟件堆棧的一系列Ai產(chǎn)品的服務(wù)器供應(yīng)商合作也能夠為企業(yè)客戶帶來明顯的優(yōu)勢。服務(wù)器供應(yīng)商通常比第三方咨詢合作伙伴的咨詢成本便宜，并且比其他解決方案提供商對其自身硬件的優(yōu)化和擴展有更多的了解。但請務(wù)必確保供應(yīng)商具有擴展Ai應(yīng)用程序基礎(chǔ)架構(gòu)和深度學(xué)習(xí)的能力，因為規(guī)?；s放加速的計算節(jié)點并不像僅僅使用cpU來擴展計算節(jié)點那樣簡單。

　　我們建議，企業(yè)的業(yè)務(wù)部門、開發(fā)團隊和基礎(chǔ)^{[英國云主機]}架構(gòu)團隊密切參與這一過程，盡可能確保其Ai解決方案是定制化的，并通過培訓(xùn)開發(fā)相關(guān)技能。確保企業(yè)的該項目最終不會以只有服務(wù)器供應(yīng)商或解決方案提供商才理解的“黑盒”解決方案的方式結(jié)束，這種解決方案無法實現(xiàn)很好的擴展，也無法與數(shù)據(jù)中心集成整合，并且會影響性能或在數(shù)據(jù)量開始增加時帶來局限性。換句話說，這些方法都不會讓企業(yè)基礎(chǔ)架構(gòu)團隊的任務(wù)變得更加簡單。Ai服務(wù)器供應(yīng)商、解決方案提供商和顧問將提出硬件方面的建議，并對與企業(yè)內(nèi)部開發(fā)相同的參數(shù)進行批判性的評估，包括：加速性能、i/o、可管理性和可擴展性。

　　請注意，就方法和部署而言，可以將上述這些場景中的幾個組合起來。例如，企業(yè)內(nèi)部構(gòu)建的解決方案可以與云中的saas解決方案相結(jié)合以實現(xiàn)混合解決方案，或者企業(yè)內(nèi)部構(gòu)建的解決方案可以跟隨VAR經(jīng)銷商更大的方案的實施而實施。最后，idc發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)企業(yè)組織對于其Ai項目計劃并沒有明確估算其基礎(chǔ)架構(gòu)或軟件的成本。企業(yè)需要為Ai項目制定指標，包括軟件、基礎(chǔ)設(shè)施和人工成本方面的目標。他們還應(yīng)計算投資回報潛力(通過提高生產(chǎn)力，降低成本或增加收入等方面的計算)，并確保他們在項目開始時收集有關(guān)這些指標的數(shù)據(jù)。

　　03、選擇企業(yè)內(nèi)部部署還是云服務(wù)?

　　對于一些較大的Ai項目計劃，可能存在saas解決方案。但是與任何基于云計算的軟件解決方案一樣，可定制性將受到限制，可擴展性將取決于提供商的基礎(chǔ)設(shè)施，性能也會如此。而且，當數(shù)據(jù)量或交易數(shù)量快速增長時，成本可能會變得不利。對于關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、敏感數(shù)據(jù)或需要遵守法規(guī)要求的數(shù)據(jù)而言，需要對saas解決方案的安全性進行評估。

　　本公司idc發(fā)現(xiàn)，在部署了人工智能應(yīng)用出現(xiàn)加速基礎(chǔ)設(shè)施的企業(yè)中，有65%的企業(yè)在其內(nèi)部部署了這些解決方案：22%的企業(yè)選擇了僅僅只在企業(yè)內(nèi)部部署;而43%企業(yè)選擇了內(nèi)部部署和云部署的混合模式。大多數(shù)企業(yè)表示他們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)到目前為止云計算體驗是令人滿意的，并將把Ai工作負載轉(zhuǎn)移到云服務(wù)。然而，這方面的遷移并不會影響未來24個月內(nèi)所有可能部署中認知負載的整體分布;換句話說，企業(yè)內(nèi)部部署的比例將仍然保持不變。某些Ai使用案例并不適用于企業(yè)內(nèi)部部署或云部署環(huán)境(但也存在一些例外情況)?；跀?shù)據(jù)安全問題的考慮，某些人工智能使用案例(例如醫(yī)療診斷和治療)采取企業(yè)內(nèi)部部署往往比云服務(wù)更為流行。然而，全渠道運營的商品化在云中的普及率稍高。盡管如此，企業(yè)內(nèi)部部署、云計算，當然還有混合策略各自均有其明確的角色作用。后者很可能成為最有利的部署方法。

　　04、加速器

　　在本文中，我們曾多次提及加速器作為克服Ai系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)性能瓶頸局限性的重要方法，這對于采用深度學(xué)習(xí)算法的Ai系統(tǒng)尤其如此，需要大量的計算能力來訓(xùn)練。在某些情況下，使用加速器對深度學(xué)習(xí)算法進行訓(xùn)練可以將迭代時間從幾本公司中心服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)瓶頸局限性的最終解決方案。這在很大程度上取決于服務(wù)器的核心性能、企業(yè)所選擇的加速的類型、互連的類型以及諸如軟件和數(shù)據(jù)等各種其他因素。因此，企業(yè)客戶不僅需要考慮采用哪些加速器和共計擁有多少臺服務(wù)器，還要考慮企業(yè)已經(jīng)安裝了哪種服務(wù)器，包括每個內(nèi)核的性能和i/o帶寬。選擇一款平衡系統(tǒng)是非常關(guān)鍵的，特別是對于處于嘗試各種模型的人工智能的實驗階段的企業(yè)客戶來說，因為每種模型都會以不同的方式為系統(tǒng)帶來壓力。

　　表3、既定性能增加的可接受價格溢價范圍

　　本公司運營理念：歷經(jīng)15年，致力于構(gòu)建國內(nèi)海外規(guī)模最大、品質(zhì)最好、成本最低的互聯(lián)互通網(wǎng)絡(luò)，并根據(jù)客戶各種不同的業(yè)務(wù)需求，提供國內(nèi)海外服務(wù)器托管或租用、機柜租用、大帶寬租用、防御攻擊服務(wù)等多種增值服務(wù)及業(yè)務(wù)解決方案。機房資源遍布全球：數(shù)據(jù)中心分布全球200多個國家和地區(qū)，精選資源，密切合作。

　　美國裸金屬服務(wù)器比美國服務(wù)器好在哪

　　近些年，“裸金屬服務(wù)器”在云計算技術(shù)銷售市場被數(shù)次談及，究竟“裸金屬服務(wù)器”是啥?美國裸金屬服務(wù)器比美國服務(wù)器貴在哪?我們一起看一下。

　　美國裸金屬服務(wù)器比傳統(tǒng)式美國服務(wù)器物理機性能強勁，但缺乏靈便

　　伴隨著業(yè)務(wù)流程的發(fā)展趨勢，一些公司為追求完美完美性能，挑選在云上應(yīng)用物理機。相對性vm虛擬機，物理機沒有虛擬化技術(shù)耗損，性能更強勁，但存有布署周期時間慢，運維管理繁雜，構(gòu)架凝滯等缺點。

　　一些云上物理機運維管理交貨都涉及到很多人工服務(wù)實際操作，不可以純自動化運維，欠缺延展性，一旦物理機出現(xiàn)服務(wù)器宕機，可靠性也無法得到確保。^{[華為云服務(wù)器怎么樣]}

　　vm虛擬機的性能不可以徹底考慮公司關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫查詢的業(yè)務(wù)流程規(guī)定，公司原來的關(guān)鍵運用不愿根據(jù)vm虛擬機開展過多的調(diào)節(jié)，另外針對性能、可靠性又有較高規(guī)定，期待像云服務(wù)器服務(wù)項目一樣應(yīng)用物理機服務(wù)項目，保持資源延展性應(yīng)用、互聯(lián)網(wǎng)靈便配備。以便^{[云服務(wù)器它的優(yōu)點在哪兒反映出去]}滿足客戶需求們的繁雜要求，延展性裸金屬服務(wù)器應(yīng)時而生。

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