企业在迈向AI解决方案时的难点在哪里呢？

企业在迈向AI解决方案时的难点在哪里呢？杭州戴尔服务器代理商指出，关键在于AI人工智能算法对硬件架构有着独特的要求。

1、学习
杭州戴尔服务器代理商介绍，理想的学习解决方案依赖GPU来开展并行处理，由高性能CPU来管理分发工作，并使用本地存储作为暂存空间。

2、机器学习
杭州戴尔服务器代理商指出，基于CPU的机器学习技术依赖于众多包含大量计算内核和大内存容量的服务器。

3、流分析
使用Spark内存处理技术来进行流分析，需要最高的CPU性能和大内存容量，以便规避本地存储的瓶颈。

4、推理
推理功能对CPU、本地存储和吞吐量提出了要求，以便在数据被捕获时，将复杂的预测模型实时应用于大量数据。

杭州戴尔服务器代理商告诉我们，其实系统工作时，AI工作负载的数据处理是一个循环的过程，它包含着数百万个不那么复杂的计算，同时也需要进行组织并行操作和快速移动数据，而数据通过硬件系统及其组件的速度越快，就可以处理得越快。

此外，杭州戴尔服务器代理商还表示，服务器中的每个组件（CPU、GPU、内存、存储）也必须保持和其它组件相近的速度来执行任务，这样才能消除瓶颈，提升处理的速度。这就是为什么对于AI工作负载来说，最重要的一个因素是并行I/O吞吐量。杭州戴尔服务器代理商告诉我们，因为AI工作负载的速度只能与系统中最慢的组件的速度一样快，所以优化服务器中的组件就显得非常重要