人工智能 架构，人工智能架构师是干嘛的

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能 架构的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能 架构的解答，让我们一起看看吧。

人工智能架构师重生是什么小说？

很好，无法直接提供“人工智能架构师重生”相关的具体小说。可能是因为该小说并未广泛传播或者尚未有明确的标题或关键词。如果你能提供更多细节或上下文，我可能能更好地帮助你。同时，你也可以尝试通过搜索引擎查找相关的关键词或描述，也许能找到你感兴趣的小说。

哪家公司拥有最好的AI基础架构和云平台？

我们调研过市面上主流的一些物联网平台，可以推荐几个有特点的:

阿里云IoT：物联网生态比较完善，适用领域较多，从智能家居到智慧城市，再到工业物联网都可以利用它快速构建解决方案。并且如果是中小型的解决方案提供商，还可以借助物联网市场与需求方对接出售解决方案。另外，阿里云最近在主推lora组网方案，针对小型园区的项目会比较合适。

华为云IoT：“稳定”是华为云服务给人的最大感受。关于物联网平台，华为云确实布局也比较早。华为云IoT平台承接了很多政企的大型IoT项目，比如深圳水务、潍坊智慧城市等。另外，因为其与电信运营商的良好关系，所以也在力推运营商主导的NB-IoT、5G组网方案。NB-IoT因其低功耗的特点在城市物联网解决方案中应用情况较好。

讯飞云IoT：讯飞IoT平台推出不久，主推的是智能物联网的概念。借助讯飞的AI能力优势，可以完成一些需要语音识别、语音操控的智能设备应用场景。前不久，讯飞还推出了设备语音操控系统iFLYOS，讯飞IoT+语音操控系统也是一套不错的组合拳。另外，相对上述两个平台，讯飞最大的优势就是——免费（华为云IoT一年要20W·······）

数据采集、数据分析、接口开放，以及设备直连、三方云对接等，都是各个大厂IoT云的标配功能，不必太过纠结。最主要的还是自身的需求，选择适合的IoT产品。

AI竞赛的很大一部分在云平台上进行。亚马逊很早就意识到创业公司宁愿租用电脑和软件，也不愿意购买它。因此，它于2006年推出了亚马逊网络服务（AWS）。今天，人工智能要求如此之大的计算能力，以至于公司越来越倾向于通过基础设施即服务（IaaS）和平台即服务（PaaS）产品租用硬件。

科技巨头之间的斗争中也包含了对云平台的构建——一部分是为了传统软件向云端转型，一部分是为了提前布局AI。谷歌正在赶时间赶上它自己的GoogleCloud产品。阿里巴巴的阿里云开始占据全球份额。

目前来看，亚马逊和微软还在领跑。

微软升级了Azure云服务，推出新的Brainwave 硬件解决方案，这能够显着加快机器学习速度，让Bing搜索引擎性能提高10倍。

微软使用英特尔的现场可编程门阵列（FPGA）来为其AI计算提供动力。FPGA本质上是空白的画布，允许开发人员通过发送新的软件来部署各种不同的电路。能够对特定应用（如AI计算）进行优化，可以在不构建新芯片的情况下进行更改。

该硬件使微软不仅可以创建更快的模型，而且还可以构建更复杂的AI系统。

微软的人工智能计算方法不同于Google，后者的TPU一经构建就无法重新配置。（谷歌通过将芯片的体系结构尽可能通用来处理各种潜在情况来解决这个问题。）

微软已经部署的FPGA具有专用的数字信号处理器，这些处理器经过优化，可以执行AI所需的某些特定类型的数学运算。这样，该公司就能够获得与构建诸如TPU的专用集成电路（ASIC）相同的优势。

大型云端玩家正在竞相确保它们能够满足人工智能所带来的巨大需求。

到此，以上就是小编对于人工智能 架构的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能 架构的2点解答对大家有用。