相信大部分人都會(huì)談癌色變，正如我們所知的一樣，晚期癌癥患者的生存率低于 20%，而盡管早期患者可以被治愈，且治愈率高達(dá) 90% 以上，但因?yàn)榇蟛糠职┌Y早期起病隱匿，更重要的原因在于受限于現(xiàn)有醫(yī)療水平，醫(yī)生診斷缺乏一致性，大量的信息難以做出準(zhǔn)確的診斷，以至于早期癌癥患者很難發(fā)現(xiàn)病情，從而錯(cuò)過了治療的絕佳期。

當(dāng)人類的力量變得有限時(shí)，以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能，其作用便開始得以顯現(xiàn)。剛剛我們提到的診斷難問題，正通過科技的力量逐漸得到改善，一項(xiàng)可以用于開發(fā)和訓(xùn)練檢查復(fù)雜 3D 醫(yī)療影像的深度學(xué)習(xí)模型的解決方案，不僅意味著可以改進(jìn)患者的醫(yī)療診斷，也再一次印證了，對于企業(yè)加速并簡化深度學(xué)習(xí)開發(fā)與部署的迫切性與重要性。

▌企業(yè)的必然選擇：以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能

俗話說科技改變生活，科學(xué)技術(shù)不僅能夠解決此類醫(yī)療窘境，更多棘手的問題都將有望逐個(gè)擊破。近年來，人工智能正迅速崛起，這也歸功于深度學(xué)習(xí)的成功，而驅(qū)動(dòng)深度學(xué)習(xí)不斷突破的因素主要來自于海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及性能強(qiáng)勁的計(jì)算架構(gòu)。

正因如此，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在圖像分類、面部識(shí)別等任務(wù)上，其優(yōu)勢不僅遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他技術(shù)，更超越人類，成為各大企業(yè)乃至人類社會(huì)所學(xué)習(xí)與探索的領(lǐng)域，意在用深度學(xué)習(xí)來解決更多實(shí)際問題，同時(shí)為更多顛覆性新業(yè)務(wù)創(chuàng)造無限可能。

顯然，以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能成為當(dāng)下最為熱門的技術(shù)，越來越多的企業(yè)已經(jīng)或者正在準(zhǔn)備進(jìn)軍深度學(xué)習(xí)，特別是那些在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域投入了重金，建立起了龐大的大數(shù)據(jù)集群的公司，他們目睹了海量數(shù)據(jù)與處理這些數(shù)據(jù)所需的計(jì)算能力和大容量存儲(chǔ)的融合，這其中隱含著從醫(yī)療衛(wèi)生、制造業(yè)以及金融服務(wù)等眾多領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)時(shí)代，抓住數(shù)據(jù)與人工智能的機(jī)遇，就抓住了時(shí)代的脈搏。但是，對于基于人工智能構(gòu)建的創(chuàng)新應(yīng)用和服務(wù)，合適的基礎(chǔ)設(shè)施才是關(guān)鍵所在，它可以快捷便利的為現(xiàn)代化企業(yè)提供全新的數(shù)據(jù)使用方式。

▌邁進(jìn)人工智能的大門，前路充滿荊棘與挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)時(shí)代，海量的數(shù)據(jù)如處理不當(dāng)則會(huì)成為企業(yè)的負(fù)擔(dān)，加以利用則是寶貴的資源，面對海量數(shù)據(jù)的計(jì)算與存儲(chǔ)，盡管不少企業(yè)都想到了借以人工智能技術(shù)為其提供新的數(shù)據(jù)使用方法，但是他們卻不得不面臨著諸多困難與挑戰(zhàn)，尤其是那些具備本地基礎(chǔ)設(shè)施或使用混合云模型的企業(yè)。

想要邁進(jìn)人工智能的大門，對于企業(yè)來說絕非易事。首先，他們需要研究、選擇、部署和優(yōu)化可以促進(jìn)資源高效利用的基礎(chǔ)設(shè)施，按需擴(kuò)展以滿足不斷變化的業(yè)務(wù)要求。其次，就目前的形勢而言，企業(yè)迫切需要用更加簡單的方式部署人工智能計(jì)劃。

除此之外，在部署人工智能計(jì)劃時(shí)，許多企業(yè)內(nèi)部缺乏足夠的專業(yè)知識(shí)和基礎(chǔ)設(shè)施，尤其是對于深度學(xué)習(xí)的了解與部署。要知道在生產(chǎn)環(huán)境中部署深度學(xué)習(xí)不僅耗時(shí)且復(fù)雜。最后，管理人工智能計(jì)劃的數(shù)據(jù)也是一項(xiàng)挑戰(zhàn)，企業(yè)很難從 “數(shù)據(jù)沼澤” 中提取價(jià)值，因?yàn)閷?shù)據(jù)從本地移動(dòng)到云端進(jìn)行分析過程復(fù)雜且需要大量資源，諸多困難與挑戰(zhàn)，擺在了這些迫切需要借助人工智能技術(shù)將數(shù)據(jù) “變廢為寶” 的企業(yè)面前，那么他們究竟該如何迎接這場挑戰(zhàn)呢？

▌?dòng)辛怂缁⑻硪?，挑?zhàn)秒變機(jī)遇

正如我們所知，面對海量數(shù)據(jù)與存儲(chǔ)難題，Apache Spark 可以通過提供標(biāo)準(zhǔn)化可擴(kuò)展的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算，幫助解決深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)和專業(yè)知識(shí)的 IT 困難，其可擴(kuò)展能力允許添加數(shù)百個(gè)節(jié)點(diǎn)而不降低性能，且不改變基礎(chǔ)架構(gòu)。

而分布式深度學(xué)習(xí)庫 BigDL，更是錦上添花，再次加強(qiáng) Apache Spark 的存儲(chǔ)和計(jì)算能力，提供高效、可擴(kuò)展且優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)開發(fā)。 BigDL 可為相同大數(shù)據(jù)集群上的訓(xùn)練和服務(wù)開發(fā)新的深度學(xué)習(xí)模型。此外，它還支持包括 TensorFlow、Keras 等來自其他框架的模型，也可以再其他框架中使用經(jīng)過 BigDL 訓(xùn)練的模型。

而面向在 Apache Spark 上運(yùn)行的 BigDL 的英特爾精選解決方案，則再一次加速并簡化了深度學(xué)習(xí)的開發(fā)和部署。該解決方案將英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器、英特爾固態(tài)盤與英特爾以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)適配器相結(jié)合，幫助企業(yè)快速利用可靠且全面的解決方案。該解決方案具有以下特點(diǎn)：

能夠通過可擴(kuò)展存儲(chǔ)和計(jì)算，準(zhǔn)備適應(yīng)未來需求的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)/DL 基礎(chǔ)設(shè)施投資

通過多用途硬件提供出色的總體擁有成本 (TCO)， IT 組織已習(xí)慣于在經(jīng)過驗(yàn)證和測試且可簡化部署的解決方案中進(jìn)行管理

通過一站式解決方案加快上市時(shí)間，該解決方案包含豐富的開發(fā)工具集，并且已針對關(guān)鍵軟件庫進(jìn)行優(yōu)化

對于存儲(chǔ)該解決方案的數(shù)據(jù)，能夠運(yùn)行分析

面向在 Apache Spark 上運(yùn)行的 BigDL 的英特爾 ? 精選解決方案幫助企業(yè)克服種種挑戰(zhàn)，從而更快速、輕松地實(shí)現(xiàn)其人工智能計(jì)劃。憑借該經(jīng)過預(yù)先測試和調(diào)優(yōu)的解決方案，企業(yè)與個(gè)人無需研究和手動(dòng)優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施，即可高效實(shí)施其人工智能工作。不僅降低了部署和管理人工智能基礎(chǔ)設(shè)施對內(nèi)部專業(yè)知識(shí)的要求，它還可以幫助 IT 組織提高基礎(chǔ)設(shè)施利用率，同時(shí)確?？蓴U(kuò)展性，以便滿足公司不斷增長的需求。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，人工智能浪潮襲來，對于一些初涉該領(lǐng)域的公司，想要享受這波技術(shù)紅利，關(guān)鍵在于一款簡單好用的深度學(xué)習(xí)框架，基于此可以快速開發(fā)自己的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，從而從中獲益。BigDL 的英特爾精選解決方案順勢而來，不僅大大降低了 AI 學(xué)習(xí)成本，更幫助企業(yè)級(jí)用戶成功且輕松的邁進(jìn)人工智能的大門。未來，我們相信英特爾能夠創(chuàng)造出更加具有顛覆性的解決方案，引領(lǐng)企業(yè)不斷用以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)，去創(chuàng)造更多的價(jià)值，助力不同領(lǐng)域發(fā)揮價(jià)值的同時(shí)，也為人類社會(huì)做出更多貢獻(xiàn)。