Companiile financiare ar putea fi primele care adoptă aceste dispozitive de ultimă generație, care pot face față sarcinilor grele de lucru ale inteligenței artificiale.
Potrivit datelor de la IBM, jumătate dintre firme angajează acum pentru roluri AI generative care nu existau în urmă cu un an, iar 57% dintre CEO cred că avantajele competitive vor reveni companiilor care au cele mai avansate instrumente AI.
65% dintre companii spun că succesul cu soluțiile AI depinde mai mult de adoptarea angajaților decât de instrumentele tehnologice. Personalul are nevoie de instruire practică cu AI pentru a înțelege cum pot beneficia ei și compania.
Dacă computerele actuale nu pot ține pasul cu cerințele AI și ale învățării automate, inițiativele AI ale organizațiilor vor avea de suferit, indiferent de strategiile lor ajustate.
Aceste dispozitive de ultimă generație folosesc o combinație de procesoare(CPU), plăci grafice(GPU) și unități de procesare neuronală (NPU) pentru a maximiza impactul AI.
Stațiile de lucru AI sunt proiectate pentru a face față sarcinilor de lucru solicitante asociate cu învățarea automată, învățarea profundă și procesarea limbajului natural (NLP). Stațiile de lucru funcționează așa cum funcționează desktopurile familiare, ceea ce îi diferențiază este utilizarea componentelor hardware de înaltă performanță, care sunt specializate pentru a gestiona sarcinile AI.
Implementarea stațiilor de lucru AI oferă mai multe beneficii pentru companiile financiare, inclusiv:
• Securitate și conformitate sporite: stațiile de lucru AI pot gestiona colectarea și procesarea datelor pe scară largă la fața locului, reducând cantitatea de date stocate de servicii externe de cloud computing sau în centre de date colocate.
• Detectare îmbunătățită a fraudei: cu capacitatea de a analiza miliarde de puncte de date, stațiile de lucru AI sunt alegerea ideală pentru a implementa instrumente de detectare activate de AI care pot identifica rapid și precis activitățile frauduloase.
• Latență redusă: menținerea încărcăturilor de lucru AI la locație elimină problemele comune din cloud, cum ar fi limitările lățimii de bandă și latența de procesare.
• Control îmbunătățit al costurilor: pe măsură ce numărul de procese AI care rulează continuu crește, devine mai rentabil să păstrați aceste procese în interior, mai degrabă decât să plătiți pentru utilizarea 24/7 a cloud-based.
Alegerea procesorului potrivit: CPU, GPU sau NPU?
Procesorul stației de lucru pe care îl alegeți depinde de cazul dvs. de utilizare. Calculatoarele echipate cu procesoare sunt cele mai bune pentru managementul sarcinilor generale și preprocesarea datelor. CPU-urile sunt concepute pentru a gestiona sarcini de procesare și orchestrare cu scop general. Gândiți-vă la procesoare ca fiind structura de suport pentru GPU-uri și NPU-uri. Nu are sens să atribui o sarcină simplă unui GPU de înaltă performanță atunci când un procesor este mai potrivit pentru acest rol.
GPU-urile sunt folosite pentru învățarea profundă și formarea modelelor AI, procesarea limbajului natural și analiza Big Data. Proiectate inițial pentru jocuri video, GPU-urile sunt mai puternice decât procesoarele și, prin urmare, sunt ideale pentru antrenarea modelelor de învățare automată la scară largă. De exemplu, o bancă care dezvoltă un cadru de detectare a fraudei ar putea folosi stații de lucru AI cu GPU-uri de ultimă generație pentru a instrui cadrul pe seturi masive de date și pentru a-și îmbunătăți acuratețea.
NPU-urile sunt procesoare specializate concepute pentru aplicații AI de vârf și calcule eficiente din punct de vedere energetic. Sunt folosite pentru procesarea vorbirii și audio, viziunea computerizată, dispozitivele Internet of Things și inferența AI. Pentru bănci și instituții financiare, NPU-urile ar putea alimenta chatbot-uri capabili să răspundă la întrebări complexe ale clienților.
Nu toate aplicațiile au nevoie de o stație de lucru AI și nu toate stațiile de lucru AI sunt proiectate pentru aceleași sarcini.
