文章主题：AI模型, 计算设备选型, 商业洞察, 端-边-云服务
🎉📚🔥 预计爆炸！🚀💡揭秘AI设备选型大作战！🔍在AI的浩瀚星海中，挑选合适的设备就像导航星际旅程，每个步骤都至关重要！👩💻📊 作为实战派AI专家，我将带你深入浅出，避开那些营销烟雾弹，直击实用选型痛点！首先，我们得明白，计算力是大脑的引擎，GPU（图形处理器）无疑是首选🔥。但别忘了，TPU（张量处理单元）专为AI定制，效率超群！💡性能与成本并重？那内存和CPU配置可不能忽视。内存大小决定了模型的加载速度，而CPU则保证了计算的稳定性和灵活性。🤔💰数据传输速度？SSD硬盘，快如闪电，助你数据处理无阻滞！🚀最后，别忘了考虑扩展性——未来可能的增长需求，选择一款能随着AI技术进步升级的设备。🚀📈记住，选型不是一锤子买卖，而是持续优化的过程。在这个过程中，你的每一步都将成为AI之旅中的里程碑！🏆🚀欲了解更多实战秘籍，敬请关注后续内容，让我们一起在AI的世界里，用智慧点亮未来！💡🌟
✨💡你是否已准备好将AI技术转化为实际生产力？🤔无论是Tensorflow的深度学习，PyTorch的灵活架构，还是Kaldi的专业语音处理，每一步都至关重要。🚀但接下来，如何将这些模型成功部署到产品中呢？这是我们今天要探讨的重点。🏆首先，理解业务需求是关键。每个项目都有其独特性，AI模型必须贴合实际场景，提供精准解决方案。📚🛠️其次，选择合适的平台和工具。Tensorflow的广泛应用，PyTorch的高效能，或是Kaldi的专业深度，你需要根据模型特性和资源来决定。💻🚀最后，优化性能与用户体验。从部署到日常运维，每个环节都不能忽视。📊别忘了，强大的技术支持和案例分享是确保模型成功落地的保障。👩💻我们团队专注于AI模型落地，有丰富的实战经验等你来探讨。💌#AI模型部署 #技术落地 #产品价值
公司业务是2B，2C，2G，还是自用？AI推理服务是否关系到公司的战略？抢业界首发，配合融资，还是已经站在风口？AI模型实现的功能在产品中要运行多久？一个月，一个季度，还是一年？市场给开发人员的时间窗口是多久？立刻马上，还是一周，一个月？AI推理服务的服务器规模有多大？10台，100台，还是1000台？AI工程师的工程化能力(架构|开发|运维)如何？这个可能得罪一些小伙伴儿，能力有高有低，非常正常。这几个问题，请大家思考一下，在你为负载选型设备的时候，会优先考虑哪些维度？
请各位看下面这个图：
横向
数据 -> 算法 -> 商业运营纵向
数据分析数据方法场景落地抓取机器学习商业清洗数据分析运营落盘深度学习安全性大家看出来了吗，从左至右是产品化的过程，其实，我们是从商业洞察开启，经过场景+技术的融合，最终落到运营上，验证商业模式的好坏。利润就是营收减去成本，你需要考虑成本吗？如果需要，请往接着往下看。
上线部署运营，什么情况下需要考虑设备选型？
2C模式，业务增长方式是几何级的，很快到顶，边际成本即使很小，但倍数是几何级增长，想想就恐怖。2B模式，除了差异化战略之外，需要考虑成本的(客户不差钱除外），物美价廉是Made in China的杀手锏。需要平衡用户体验和成本的场景，如缩短服务时延(实时性），增加用户粘性，但又成本可控(不升或者可接受）。环境受控或者客户特殊要求，如功率限制，通用性强，产品的成熟度和供货情况，吞吐率，低技术门槛等等。以上是一些常见的情况，还有很多其他方面的考量，如果你真有不一样的情况，下面的部分也可以参考。下面聊一下怎么设备选型。
设备选型之前需要做的事情
分析整个业务流程，找到一条关键路径，然后看整个物理架构，是端-边-云的服务，还是纯粹的云服务，并发度，业务场景对性能的要求(如最大延时不得超过多少毫秒），然后分析整个流程的时间和计算类型。如机器学习，一般是逻辑控制或者时序类的模型，不适合并行计算，CPU更适合；如深度学习，各种卷积都是规整的矩阵或向量运算，适合并行计算，GPU更适合；而遇到不同计算类型的聚合，这个时候该如何选型设备呢？
在操作上，我们不能把所有设备都买来试一遍，大多数情况是拿开发的环境作为参考，直接作为部署依据。如果你用的是重型显卡开发的，拿着上线部署，各方面性能肯定没有问题，不差钱儿的不说 ，在乎成本的还是会疼。
设备选型的通用方法
原则上是先通用，后专用，逐层叠加，简单示例一下：
拿OCR为例，整个流程需要做：
图像解码->图像预处理(增强、裁剪)->文本框检测->光学字符识别->结果后处理融合。
计算量：低->中->高->低->低
如果整个延时要求1s，那么除了文本框检测之外，都可以在CPU上处理，如果服务器并发请求量大，那么这个时候加一块GPU卡做文本框检测就再好不过了。
再举一个场景：线下智能门店
该方案一般2B的多，卖给一个商户，私有化部署，包含的功能有：
监测顾客流量分析顾客选购商品的路线顾客分类商业分析与决策…首先分析里面有多少类负载，这里面包含机器学习，深度学习，和数据统计等功能，计算类型不统一，线下门店采用多节点方案，成本高昂，系统复杂，采用GPU卡，只能解决部分AI负载，像机器学习和数据统计部分难以负载，这个时候最好的选择是选一款合适的至强服务器，比如英特尔金牌系列，做计算方面的负载性价比较高，系统方案也简单，都在一台服务器内。
最后，给大家汇总成一个图：
由于AI只是一种工具而已，不是信息产业的全部，我们传统的负载还有很多，根据自己的具体情况去选择设备类型，技术上没有优劣，适合自己的就是好的。
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