人工智能可以从高性能计算学习的七个经验

低于前一年的35%)。

考虑到当前管理层对人工智能的思考，也许这并不奇怪。根据普华永道公司的一份调查报告，72%的企业高管认为人工智能将成为未来的商业优势。如果客户对企业的业务至关重要，可能会关注2019年数字趋势的调查报告，客户体验(CX)领导者在其组织中使用人工智能的可能性几乎是其他公司的两倍。

当企业发现自己被推动评估和/或部署人工智能项目时，需要帮助避免转向系统级思维模式。

高性能计算(HPC)——借用有效的习惯而不会陷入困境

高性能计算(HPC)具有非常高水平的聚合计算能力，为单个应用程序提供巨大的性能，远远超过性能最强大的台式计算机或工作站，以解决在科学、工程或商业领域的重大问题。

人们可以从高性能计算(HPC)社区的经验中学到一些东西，使其所有系统运行得更好。当然，高性能计算(HPC)具有一定的神秘感，并且具有明确的文化。但是，每个企业都可以受益于采用经过培训的方法来导航人工智能、机器学习以及高性能计算(HPC)计算需求和机会。

高性能计算(HPC)与大型数据中心的区别在于是“相关计算的扩展”概念。如果说房地产与位置有关，那么高性能计算(HPC)与扩展有关。

并行编程的一个共同关注点，特别是在高性能计算(HPC)中，是测量应用程序的扩展效率(通常称为可扩展性)。这种测量表明，当使用越来越多的并行处理单元(处理器、GPU、ASIC、FPGA等)时，应用程序的效率有多高。

同样，对于优秀人工智能部署而言，真正重要的是扩展，其答案不是高性能计算(HPC)系统的精确副本。

有效的IT组织可以为寻求更广泛使用人工智能的组织指明方向

与高性能计算(HPC)专家协商的最重要的共同点是：系统级思维很重要。由于这有一些宽泛和模糊，企业可以深入挖掘并将其改进为有效的高性能计算(HPC)组织的七个关键的经验教训。

1. 大量投资于采购活动

如今有很多高性能计算(HPC)系统被收购，也有一些很好机会被闲置，因为没有时间认真评估它。企业可以从研究高性能计算(HPC)中心获得很多见解，这些中心在投资新的超级计算机时一直在寻找机会、复杂性和风险。几年前，行业专家发表了一篇名为《最佳高性能计算(HPC)经理如何制定最佳采购决策》的文章，重点关注旨在“降低采购风险”的工作。这含蓄地包括了在采购后的几年内仍然保持明智的需要。

为什么有人会聘请外部专家来帮助采购?Numerical Algorithms Group(NAG)的高性能计算(HPC)业务副总裁Andrew Jones解释了为什么增强企业内部能力是有意义的：“许多企业都有能力在内部完成这项工作。我们帮助提升能力和经验，扩充他们的团队，增强他们的能力和经验。大多数客户每两年只购买一台新机器，而我们则持续参与高性能计算(HPC)规划和采购项目。他们获得了多年的丰富经验，而不仅仅是我们与客户共度的几天或几周。”

在与内部利益相关者、供应商和详细技术调查的采购讨论中投入大量时间的价值不应被忽视。即使企业不投资聘请外部专家，那么在正常工作之外的投资是多少?如果不能的话，那么其失败是什么?

行业专家的对话反复回到坚持需要深入和诚实的竞争评估(组织自身的能力和缺点)、要求/基准、总体拥有成本和时间安排。以下讨论基准测试和计时的重要性，作为高性能计算(HPC)的接下来的两个教训。

2.投资开发和使用公正的要求/基准

投资决策与组织的需求和目标紧密相连，这一点至关重要。实现这一点的一个关键方法是“基准”。这不是指行业标准，而是指代表企业希望在采购的机器上运行的实际工作量的基准。企业不应该关心其机器能以多快的速度运行供应商喜欢展示的应用程序——企业关心在其内部的重要应用程序。

（编辑：应用网_丽江站长网）

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