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听说浪潮去年在世界互联网大会上发布了iGIX企业数字化能力平台,有大神...

浪潮iGIX企业数字化能力平台，是浪潮自主研发的全新一代企业数字化能力平台产品，iGIX基于云原生和微服务架构，包含技术、数据、业务三大中台，旨在支撑企业技术、业务、数据与商业融合创新，助力企业实现高质量、可持续发展。

三次人工智能浪潮都是啥情况?

1、进入20世纪80年代之后，人工智能出现了第二次浪潮。因为传统的符号主义学派发展缓慢，有研究者尝试使用基于概率统计模型的新方法，促使语音识别、机器翻译实现了进一步发展。在模式识别领域，人工神经网络大放异彩。

2、如今第三次人工智能浪潮的兴起，得益于深度学习技术的突破。该技术是一种需要训练大型神经网络的“深层”结构，且每层可以解决不同方面的机器学习。其特点是，无需再依赖于硬件代码和事先定义的规则，而是依靠模拟人类大脑的神经网络系统，从案例和经验中习得算法。

3、第一波人工智能浪潮在全球范围内兴起，研究主要集中在符号主义方法，如数学证明、专家系统和知识推理。但由于当时计算机和互联网技术的局限，人工智能的发展受到限制。进入20世纪80年代，人工智能出现第二次浪潮。

4、工业界人工智能成功过的三大法宝人工智能在第三次最近十年浪潮中，工业界取得了一些进步的成果。首当其推深度神经网络，其模型和算法和传统的方法是有本质的不同，虽然它与我们人类的神经网络相比，还有很多不足，但是确实在架构和描述方面有其强大之处；其次，大数据。

V100显卡:为什么它是AI训练与机器学习的理想选择?

在机器学习领域，V100更是如虎添翼。Tensor Core GPU架构的引入，让浮点计算速度如疾风骤雨，显著缩短模型训练时间，提升了整体效率。大内存和高速显存带宽的组合，让数据科学家和研究人员在处理海量数据时如鱼得水，解锁了机器学习的新可能。然而，V100的卓越性能并非没有代价。

关于其他参数的排行，我们不仅有特斯拉A100与V100的基准测试，还构建了适合的数据模型，针对Titan V、Titan RTX、RTX 2080 Ti和RTX 2080进行了四组对比测试。中间级别的卡片如RTX 2070、2060及Quadro RTX 6000/8000，我们通过插值处理，确保数据点之间的连续性。

NVIDIA Tesla V100 服务器：具备高性能计算能力和内存容量，适用于深度学习、大规模数据分析和AI训练等场景。 AMD Radeon Instinct MI60 Server：可用于机器学习、高性能计算和图形渲染等领域，具备高速内存、流式计算和稳定性等特点。

显卡在深度学习中起到很重要的作用，也是预算的一大头。预算有限，可以选择RTX3080 /RTX3090/RTX4090（上月刚发布，本月12日上市）。预算充足，可以选择专业深度学习卡Titan RTX/Tesla V100 /A6000/A100/H100（处于断供中）等等。

它采用了多项新技术，包括全新的RT Core、Tensor Core和NVIDIA DLSS等。这使得A100在图形渲染、人工智能和深度学习等方面都有着出色的性能表现。在性能上，英伟达A100显卡的单精度浮点计算能力达到了15TFLOPS，双精度浮点运算能力达到了7TFLOPS。

目前，除了英伟达，还有一些公司正在自研芯片打破英伟达的垄断地位。其中，华为推出的 AI 芯片升腾，据称性能比英伟达的 Tesla V100 还要高。谷歌 AI 芯片 TPU（Tensor Processing Unit），用于加速机器学习任务。英特尔、AMD、ARM 等公司也在研发 AI 芯片。