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    全保護(hù)。 AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦
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    來(lái)越多,有自動(dòng)駕駛、大模型、AIGC、科學(xué)AI等不同行業(yè)。AI人工智能的實(shí)現(xiàn)需要大量的基礎(chǔ)設(shè)施資源,包括高性能算力,高速存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)帶寬等基礎(chǔ)設(shè)施,即“大算力、大存力、大運(yùn)力”的AI基礎(chǔ)大設(shè)施底座,讓算力發(fā)展不要偏斜。 從過(guò)去的經(jīng)典AI,到今天人人談?wù)摰拇竽P停?span style='color:#C7000B'>自動(dòng)駕駛,我們看到A
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    均涌現(xiàn)出超高水平AI。人工智能應(yīng)用在其中起到了不可替代的作用。 游戲智能體通常采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,從0開(kāi)始,通過(guò)與環(huán)境的交互和試錯(cuò),學(xué)會(huì)觀察世界、執(zhí)行動(dòng)作、合作與競(jìng)爭(zhēng)策略。每個(gè)AI智能體是一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,主要包含如下步驟: 1、通過(guò)GPU分析場(chǎng)景特征(自己,視野內(nèi)隊(duì)友,敵
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    uRLLC對(duì)應(yīng)的就是超低時(shí)延的業(yè)務(wù),在上文中也介紹過(guò),它可以被用于自動(dòng)駕駛和遠(yuǎn)程手術(shù)。那為什么低時(shí)延對(duì)于這些業(yè)務(wù)非常重要呢,讀者們也都知道飲用酒精后不能開(kāi)車(chē),因?yàn)榫凭珪?huì)讓人們的反應(yīng)變的遲鈍,雖然說(shuō)機(jī)器對(duì)于延遲的敏感程度遠(yuǎn)要比人類(lèi)高很多。但如果自動(dòng)駕駛的延遲很高的話,就算是只有幾十毫秒,那也許也會(huì)因?yàn)榉磻?yīng)不夠及時(shí)而導(dǎo)致危險(xiǎn)的發(fā)生。
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