一、行业分析

从实际角度出发，互联网＋人工智能的应用，最终将服务于以下三种场景。

一、为产品注智。从软件和硬件对制造业进行升级，通过互联网将信息注入，为产品提供人工智能算法，促成制造业新一代产品的智能升级。

二、为服务注智。通过人工智能为制造企业提供精准增值服务。售前营销阶段通过人工智能对用户需求进行分析，实现精准投放。售后服务方面，以物联网、大数据和人工智能算法，实现产品检测和管理，同时为可能出现的风险进行预警，进一步加强对售后的管理。

三、为生产注智。通过互联网将人工智能技术注入生产流程，使机器能够应对多种复杂情况的生产，提升生产效率。

作为人类的辅助，人工智能能够很好的完成任务，在人机协作的模式下，制造业在产品质量、产品创新、售后服务、运营效率等方面仍将有非常大的潜力能够挖掘。

二、行业需求

对于未来制造业，人工智能将带来许多变化。通过使用更多的传感器和人工智能算法进行数据分析和决策，生产系统获得自适应的能力，可以自我优化生产流程，从而改善生产效率。在人工智能领域，分布式机器学习开源平台的建立有着重要意义，它解决了数据持续增长和机器学习模型逐渐复杂化与计算能力受限的矛盾，大幅降低机构和个人进入分布式机器学习应用的门槛。

深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围，使人工智能的进化节奏加快。 深度学习的应用需要处理海量的数据集，以及大量的计算资源支持，其对于IT基础架构的需求将是企业级别，而非实验室级别，以满足系统部署与运维管理要求。

三、解决方案

星宏人工智能与深度学习解决方案

深度学习是人工智能(AI)和机器学习(ML)的一个子集，它是计算机科学中最先进的程序，它实现了多层人工神经网络来完成过于复杂的编程任务。

深度学习包括训练和推理两部分深度学习的训练部分涉及到处理尽可能多的数据点，使神经网络独立地“学习”特征，并对其自身进行修改，以完成图像识别、语音识别等任务。推理部分是指接受训练的模型并利用它进行有用的预测和决策的过程。训练和推理都需要大量的计算能力才能达到预期的精度和精度。（点击查看完整AI解决方案）

解决方案优势

一、计算厂房。超微AI&深度学习集群由SupermicroSuperServer系统提供动力，这些系统是用于计算的高密度和紧凑的动力。该集群的特点是来自超微的最佳合作伙伴NVIDIA的最新GPU。每个计算节点都使用NVIDIA、Tesla、V100 GPU。

二、高密度并行计算。多达32个GPU和高达1TB的GPU内存，以获得最大的并行计算性能，从而减少了对深度学习工作负载的培训时间。

三、使用NVLink增加带宽。利用NVLink?，使GPU-GPU通信速度更快，提高了系统在繁重的深度学习工作负载下的性能。

四、量芯快速处理。NVIDIA Tesla V100 GPU使用张量核心架构，提供多达125个张量TFLOPS用于培训和推理应用程序。

五、可扩展设计。具有100G IB EDR结构的规模化架构，极具可扩展性以适应未来的增长。

AI&深度学习参考体系结构配置

Supermicro目前正在提供以下完整的解决方案，这些解决方案都经过了彻底的测试和准备。这些集群可以被放大和缩小，以满足您的深度学习项目的需求。