IDC：未来计算的特征
2021-12-07 15:52
过去数十年，算力的发展经历了性能优化、综合创新两个阶段。在性能优化阶段，随着制作工艺的不断提升，半导体行业一直遵循着每隔18-24个月，集成电路上可容纳的元器件数目便会增加一倍的摩尔定律，芯片的性能也会随之翻倍。然而，近年来，芯片的制作正在接近物理极限，同时芯片研发的成本也越来越高，单靠芯片性能的提升已经无法满足数字化时代下新兴技术应用对算力的需求，例如人工智能领域中，新的算法模型无论是参数量还是复杂程度都开始呈现指数级的增长趋势。
为了应对新兴技术带来的挑战，算力进入了综合创新阶段。云计算落地使得算力以更经济方式得到普惠；除CPU之外的大量协处理器被采用，由GPU、FPGA等加速芯片构成的异构计算使特定领域下的计算性能得到极大的提升。
在企业业务需求推动下，人工智能应用已经实现从点到面式的发展，也从通用应用场景渗透到更多行业特定场景，逐渐成为企业发展和生存的刚需。随着AI技术在各行业的广泛应用，深度学习作为训练模型的主流算法，也需要强大的并行处理能力，服务器供应商通过为服务器配置更强大的处理器如：GPU，FPGA以及ASIC芯片等提升计算能力。
在异构计算支撑下，人工智能能够解决的企业需求越来越多，对各行业的渗透更加深入，其中互联网、政府、金融、电信、制造等行业对于人工智能的使用已经日趋成熟，很多碎片化应用也开始被广泛使用，并辐射到媒体娱乐、现代农业、智能家居等多个不同领域。目前中国较为成熟的应用场景包括精准营销、公共安全及预警等。未来，有望得到⼴泛的应用场景包括：智能导诊，自动驾驶，IT自动化等。这些场景的逐渐落地与应用，将进一步促进异构计算市场的发展。
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新闻资讯
2021-12-07
2021-12-07
IDC产业进入快速发展轨道 新一代IDC将基于云原生+链原生技术
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