尽管人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习以及神经网络等技术存在联系，然而在实际应用中，这些术语往往被交替使用，从而引发了人们对于它们之间区别的疑惑。
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标签： AI
AI时代的数据战略：跨越数据湖，迎接数据海洋
展望2023，企业AI应用蓬勃兴起，数据海洋正逐渐涌现而出
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DAOS存储性能可扩展性研究
摘要 高性能的可扩展存储系统在现代HPC和AI集群中具有关键地位。然而，对其性能进行准确的表征仍然具有一定挑战，因为不同
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2023年全球AI趋势报告
AI已不再是仅在产品和战略规划中略显端倪的新兴技术。
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英伟达再度释放AI“炸弹”
英伟达在会上发布了新一代GH200 Grace Hopper平台，该平台依托于搭载全球首款搭载HBM3e处理器的新型Grace Hopper超级芯片——GH200，专为处理大语言模型、推荐系统、矢量数据库等全球最复杂的生成式AI工作负载而构建。
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CPU 与 GPU 的区别
无论用于深度学习应用程序、大规模并行处理、密集型 3D 游戏或其他要求严苛的工作负载，人们希望当今的系统可以执行比以往任何时候都要多的任务。
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RISC-V在AI时代的机遇
如果说曾经的RISC-V是沿着ARM的道路前行，努力做好“替代”的工作，那AI时代的RISC-V就获得了超越ARM的机会。
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解耦合和可组合性对于AI/DL模型的规模化至关重要
新一代应用程序和工作负载，如AI/DL和HPC，正在打破传统存储基础设施模型和框架的界限。
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Nvidia如何通过AI重塑数据中心
Nvidia公司希望通过使数据中心的运行速度提高10倍，成本降低到原来的十分之一，彻底改变企业级计算领域。
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Xilinx发布了Kria Edge AI SOM以及开发人员套件
Xilinx Kria是一个像Xilinx Alveo一样的新品牌名字，Kria的目标是提供可以快速集成到设计中的模块系统（SOM），以加速AI推理。
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