Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
Исследование HPE: к 2030 году ИИ обеспечит рост европейских промышленных компаний на 11%

25, сентябрь 2018  — 

•  ИИ не уничтожит рабочие места – так считают две трети респондентов опроса, проведенного Hewlett Packard Enterprise (HPE) и Industry of Things World Conference

•  Промышленные компании будут внедрять гибридную архитектуру на основе ИИ

•  61% опрошенных компаний уже занимаются внедрением ИИ в различных областях работы.

•  К 2030 году в результате внедрения ИИ выручка компаний вырастет в среднем на 11,6%

Промышленные компании рассматривают искусственный интеллект (далее ? ИИ) как ключевой стимул роста их прибыли за счет повышения эффективности, гибкости и дифференциации. Однако, недостаточное количество и качество данных, и нехватка экспертизы в этой области называют среди проблем, которые нужно преодолеть, чтобы обеспечить более широкое применение ИИ. Таковы ключевые выводы опроса, проведенного среди 858 специалистов и руководителей промышленного сектора, работающих преимущественно в Европе. Исследование проведено компанией Hewlett Packard Enterprise (HPE) и организаторами ведущей европейской конференции Industry of Things World, посвященной промышленному интернету вещей.

Опрос HPE также показал, что промышленные компании будут внедрять гибридную архитектуру, где инфраструктура ИИ будет распределена равномерно между периферийными объектами, центрам обработки данных или облачным хранилищам. Такой подход позволит обрабатывать данные на периферийных устройствах в режиме реального времени, а также проверять данные из разных источников с одновременным обучением моделей.

« ИИ выходит из лабораторий и становится технологией, определяющей новые стандарты в скорости и эффективности решения рутинных, но достаточно сложных задач », ? считает Александр Шумилин , менеджер по развитию бизнеса департамента инфраструктурных решений Hewlett Packard Enterprise в России. « Помимо теоретического интереса к ИИ со стороны представителей промышленности, мы уже видим ряд успешно реализуемых проектов с отличными результатами. Эти проекты показали высочайшую важность квалифицированной подготовки исходных данных ».

Большинство респондентов (61%) уже занимаются развитием ИИ в своих компаниях, причем 11% уже внедрили эту технологию в основные функции или виды деятельности, 14% планируют сделать это в течение следующего года и 36% оценивают возможности внедрения.

В среднем респонденты рассчитывают, что в результате внедрения ИИ их выручка вырастет на 11,6% к 2030 году, и одновременно с этим их маржа вырастет на 10,4%. Ожидается, что ИИ принесет выгоду практически на всех этапах производства, а также позволит дифференцировать продукты и услуги компаний. Подобные ожидания подогреваются высокими показателями успеха завершенных проектов с использованием ИИ: 95% респондентов, которые уже внедрили ИИ в своей компании, говорят, что они достигли, превысили или значительно превысили свои целевые показатели.

Участники опроса в среднем планируют инвестировать 0,48% своей выручки в ИИ в ближайшие 12 месяцев. Это значительная сумма, учитывая, что средний общий бюджет на IT в производственной промышленности составляет 1,95% от выручки. В соответствии с этим позитивным прогнозом, две трети респондентов ожидают, что новые рабочие места, созданные ИИ, компенсируют или превзойдут количество рабочих мест, которые исчезнут в результате его внедрения.

Другие ключевые результаты опроса:

• Участники опроса используют ИИ по всей цепочке создания стоимости, включая в научно-исследовательских работах (38% опрошенных), прогнозировании спроса (21%), планировании производства (18%), эксплуатации (32%), обслуживании (34%), продажах (20%) и предоставлении услуг (29%).

• Среди ключевых целей внедрения ИИ были отмечены: « повышение эффективности эксплуатации, обслуживании и поставок » ( согласно мнению 57% респондентов), « улучшение качества обслуживания клиентов » (45%), « повышение качества продукции и услуг за счет добавления новых возможностей » (41%), « быстрая и автоматическая адаптация к меняющимся условиям » (37%), « создание новых бизнес-моделей » (34%) и « повышение соответствия спросу и требованиям благодаря прогнозированию и планированию » (32%).

• Результаты опроса демонстрируют, что гибридная архитектура для ИИ в ближайшие годы станет нормой: ожидается, что к 2030 году 55% респондентов будут использовать централизованные ресурсы в собственных либо в облачных ЦОД-ах, при этом 52% респондентов также будут использовать периферийные устройства ИИ.

• Говоря о проблемах, которые необходимо преодолеть для дальнейшего расширения применения ИИ, 47% респондентов отметили « недостаточное количество и качество данных для использования моделей ИИ », и 34% ? « отсутствие управления данными и архитектуры корпоративных данных ». Еще один вызов, стоящий на пути повсеместного внедрения ИИ ? « нехватка аналитических навыков и знаний об ИИ » (42 %).

« Российский рынок ИТ неплохо насыщен специализированным программным обеспечением собственной разработки. А так как модели ИИ для каждого производства тоже представляют из себя специализированный продукт, можно ожидать, что задача подготовки данных для систем ИИ будет решаться отечественными специалистами самостоятельно, без массовой адаптации готовых моделей иностранного происхождения. Hewlett Packard Enterprise планирует развивать сотрудничество с российскими разработчиками в качестве поставщика аппаратных платформ для систем ИИ » - добавил Александр Шумилин.

О Hewlett Packard Enterprise

Hewlett Packard Enterprise ? глобальный лидер в области технологий, ориентированный на разработку интеллектуальных решений, которые позволяют заказчикам беспрепятственно собирать, анализировать и обрабатывать данные, начиная с самого производственного оборудования и заканчивая облачными хранилищами. HPE позволяет заказчикам улучшать бизнес-результаты за счет стимулирования новых бизнес-моделей, предоставления нового опыта потребителям и сотрудникам и повышения эффективности работы сегодня и в будущем.

Публикации по теме
Рынки
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости HPE

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.