云 AI

什么是 云 AI？

理想的 AI 云由您的 AI 项目需求、组织基础设施和预算决定。不同的云提供商提供不同的 AI 服务和功能。

下面列出了几家顶级云 AI 提供商：

AWS 提供丰富多样的云服务和 AI 技术，如用于机器学习模型构建、训练和部署的 Amazon SageMaker，以及用于图像和视频分析的 Amazon Rekognition。

Microsoft Azure：Azure Machine Learning、Cognitive Services 和 Bot Service 助力客户创建、部署和管理 AI 应用。

HPE GreenLake：该混合云平台提供各种定制的 AI 和机器学习解决方案，以满足不同企业的独特需求。平台提供 AI 驱动型运营、数据分析和工作负载优化，使企业能够在其基础设施中使用 AI 功能。

Google Cloud Platform (GCP)：GCP 使用户能够构建和部署机器学习模型以及执行数据分析和自然语言处理活动。

IBM Cloud：Watson AI 和其他 IBM Cloud 服务让客户能够跨行业设计和部署 AI 应用。IBM Cloud 还提供数据分析、自然语言处理和计算机视觉方面的 AI。

如何为 AI 选择理想的云，这取决于您的组织需求，具体包括 AI 项目规模、数据安全和隐私以及基础设施定制和控制。为 AI 项目选择最合适的云提供商，您需要综合考虑定价、性能、安全性以及与当前系统的交互能力。

云 AI 服务，也称为 AI 即服务 (AIaaS)，是基于云的平台和解决方案，为个人和企业提供 AI 功能和资源。这些服务使 AI 工具和技术对于多数应用而言，更易于访问、可扩展且具有成本效益。以下是典型的云 AI 服务优势：

可扩展性：云提供商可扩展 AI 资源以满足项目需求，这简化了任务管理和增长。

访问便利性：您可在任何有互联网连接的地方使用云 AI 服务，这对于开展远程工作和合作非常便利。

成本效益：得益于按需付费或基于订阅的定价模式，组织无需投资购置基础设施和学习技能即可使用 AI。

基础设施和硬件：云 AI 服务通常具有强大的 GPU（图形处理单元）和 TPU（张量处理单元），用于深度学习模型训练。这样，组织便无需购买和管理专业硬件。

预构建的模型和工具：许多云 AI 服务包括预训练的 AI 模型、API 和工具，让程序员和数据科学家可以轻松地将 AI 功能整合到自己的应用中。

数据管理和存储：云系统可以存储和管理 AI 项目数据集。

与其他服务的集成能力：云 AI 服务通常与数据分析、数据库和物联网服务集成，从而实现无缝的端到端解决方案。

云 AI 是指托管在公有云平台上的人工智能服务和资源，例如 Google Cloud AI 或 Amazon Web Services (AWS) AI。用户可以通过互联网访问这些服务，而 AI 模型和数据则存储在云提供商的服务器上。

另一方面，私有云 AI 是指托管在专用于单个组织的私有云基础设施上的人工智能服务和资源。这意味着 AI 模型和数据存储在由组织本身拥有和管理的服务器上，无论是在本地还是在私有云环境中。

云 AI 和私有云 AI 的主要区别在于对基础设施的所有权和控制权。通过使用云 AI，组织可依靠第三方云提供商来托管和管理 AI 服务。相比之下，使用私有云 AI 的组织将对基础设施拥有更多的控制权，并可通过定制满足特定的安全性和合规性要求。

网络安全组织受益于基于云的 AI 服务的可扩展性、访问便利性和经济性。以下是常见的云 AI 用例：

机器学习和模型训练：云平台为模型训练提供计算能力和基础设施。云服务可以帮助数据科学家及开发人员训练和改进图像识别、自然语言处理和预测性分析模型。

AI API：许多云提供商提供预构建的 AI 模型和 API 以用于应用集成。这些 API 可以分析图像、视频、语音、语言和情感。

预测性分析：基于云的 AI 服务可预测趋势、优化运营并做出数据驱动型选择。AI 算法可利用过去的数据预测收入、消费者行为和设备维护需求。

自然语言处理 (NLP)：NLP 云服务可用于执行语音和文本分析，包括语言翻译、聊天机器人、情感分析和内容总结。

计算机视觉：基于云的计算机视觉服务可分析照片和视频，用于物体识别、面部识别、工业质量控制和自动驾驶汽车等。

推荐系统：自定义内容和产品建议，提高用户体验和参与度。

异常检测：云端 AI 模型可以检测数据中的异常，对各个领域的欺诈检测、网络安全和质量控制效果显著。

自主系统：自主系统，如自动驾驶汽车和无人机，使用云端 AI 进行实时决策并与远程数据中心进行协调。

医疗保健：药物研发、患者数据管理和医学成像分析都使用了基于云的 AI，可辅助疾病诊断和预后。

内容创作：文本、照片和音乐都可以使用基于云的 AI 来创建。AI 可用于撰写新闻报道、产品描述和音乐创作。

支持边缘计算的 IoT：在云上进行 AI 处理并分析边缘数据，以获得实时洞见、实现自动化。

数据处理和集成：云系统使用 AI 功能进行数据准备、清理和集成，从而简化海量复杂的数据集。

聊天机器人和虚拟助手：在众多应用中实现客户服务、信息检索和工作自动化。

数据安全：检测威胁并保护数据。AI 算法会检测可能具有安全漏洞风险的可疑网络流量模式。

资源优化：云 AI 可以改善数据中心资源分配，节省能源和运营费用。

组织可在云中使用 AI，利用其可扩展性、灵活性和访问便利性，而无需内部部署技术或学习专业知识。云提供商还更新和改进了其 AI 解决方案，使企业能够访问最新的 AI 工具和技术。

HPE 提供新技术和解决方案，来帮助组织进行扩展，尤其在 AI 和高性能计算 (HPC) 领域。

HPE AI 解决方案：

HPE AI 解决方案为 AI 项目提供全面的产品和服务。硬件解决方案包括高性能服务器、存储系统以及 AI 开发、管理和部署应用。HPE AI 解决方案使组织能够通过 AI 获得洞见、实现自动化操作和创新。这些解决方案促进了 AI 模型的训练、推理和部署，使 AI 在各个行业都可以访问和高效使用。

HPE GreenLake for Large Language Models (LLMs)：

HPE GreenLake for LLMs 是一款专业产品，可满足日益增长的 AI 应用需求，特别是那些依赖于 GPT-3 等大型语言模型的应用。HPE GreenLake 是 HPE 灵活的云服务平台，该解决方案旨在为组织提供开发和部署大型语言模型所需的基础设施和资源。其利用 HPE 的高性能计算能力来满足自然语言处理 AI 的特殊需求，助力企业开发能够理解、生成并与人类语言交互的应用。

HPE HPC（高性能计算）：

HPE HPC 解决方案面向需要大量计算能力进行科学研究、工程模拟、数据分析和 AI 工作负载的企业和机构。HPE 的 HPC 产品涵盖了一系列超级计算解决方案，包括强大的群集、存储系统和软件工具。这些解决方案使企业能够运行复杂的模拟，处理大量数据集，并加速 AI 和机器学习研究。HPE 的 HPC 解决方案适用于需要大量计算能力进行创新和决策的医疗保健、汽车和天气预报业务。