大數(shù)據(jù)以及人工智能等新興技術(shù)的快速發(fā)展，我們有了更多新型手段來提升智慧交通能力水平 ， 但以傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺為核心的智慧交通解決方案依舊存在諸多痛點(diǎn)，主要集中在智慧決策層并沒有高效地將大數(shù)據(jù)和AI融為一體，即AI 學(xué)習(xí)框架與大數(shù)據(jù)分析平臺中間存在斷層，在部署敏捷性、效率和基礎(chǔ)設(shè)施成本等方面均無法滿足實(shí)際需要 。
“針對這個問題，浪潮與英特爾展開密切合作，基于浪潮云海大數(shù)據(jù)平臺人工智能與大數(shù)據(jù)分析，推出了融合英特爾?Zoo的端到端智慧計算解決方案 。
浪潮云海大數(shù)據(jù)平臺 力達(dá)高效統(tǒng)一 數(shù)智賦能交通新發(fā)展
該解決方案以構(gòu)建大數(shù)據(jù)與AI的統(tǒng)一分析平臺為目標(biāo) 。將大數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型推理與現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理工作流整合在一起 ， 提供了端到端的大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用流水線，大幅度提升應(yīng)用開發(fā)及部署效率 。
聯(lián)系實(shí)踐場景 ， 在智慧交通領(lǐng)域 ， 在數(shù)據(jù)存儲至大數(shù)據(jù)平臺中時，用戶需要將數(shù)據(jù)拉取到AI集群中完成訓(xùn)練或推理，此條件下數(shù)據(jù)傳輸規(guī)模會受限制，傳輸效率低下，但憑借該解決方案中的智能計算引擎，存儲與計算可達(dá)成無縫融合后的處理流程 ?！袄缭谀Ｐ陀?xùn)練階段，數(shù)據(jù)源可以直接從HDFS上加載，分布式計算資源可以直接依賴于大數(shù)據(jù)集群進(jìn)行調(diào)度，從而實(shí)現(xiàn)一站式端到端計算模式 ?！彼a(bǔ)充道 。
針對智慧交通業(yè)務(wù)場景的落地人工智能與大數(shù)據(jù)分析，在智慧交通解決方案的實(shí)現(xiàn)流程中可通過以上優(yōu)勢的技術(shù)特性，可輕松實(shí)現(xiàn)車輛速度、車流密度、車輛擁堵狀態(tài)和車輛信息的監(jiān)控以及車輛歷史運(yùn)行軌跡的追溯 。
得益于浪潮云海 在數(shù)智一體化等方面的優(yōu)勢，以及對于英特爾?Zoo、第二代英特爾? 至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器的融合，浪潮端到端智慧計算解決方案至今已經(jīng)幫助政府、交通等諸多行業(yè)以及企業(yè)用戶構(gòu)建了高效、敏捷的大數(shù)據(jù)分析與人工智能平臺 。
【大數(shù)據(jù)+人工智能，如何給交通安裝先進(jìn)的智慧“大腦”？】本文到此結(jié)束，希望對大家有所幫助 。

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