人工智能架構是一套标準接口、特性庫和工具包，用于算法模型的設計、訓練和驗證。通過對深度學習算法進行子產品化的封裝，人工智能架構面向開發者提供簡單的開發界面和高效的執行平台，同時通過标準化的流程對模型進行訓練、調優、部署、測試和監控。作為算法模型開發的必備工具和基礎設施，人工智能架構承擔着人工智能作業系統的重要角色。
最影響人工智能架構性能的四大能力是什麼呢？
一，軟硬體協同優化能力
下遊行業對高性能計算的需求在持續增長， 人工智能架構廠商應該提供軟體和硬體協同優化能力，更高效的協調計算、記憶體、通信、資料等資源， 積極打造通用的人工智能軟體和硬體平台，支援異構計算（CPU、GPU、NPU 和 FPGA 等）。
支援分布式并行處理能力
随着大規模資料處理和深度學習應用的不斷增長，對于人工智能架構分布式并行處理能力的需求越來越迫切。
這是因為分布式并行處理能力可以有效地利用多台計算機或處理器叢集來共同完成計算任務，進而提高整個系統的計算效率和性能。是以，對于領先的人工智能架構廠商來說，積極增強架構的分布式并行處理能力已經成為必不可少的任務之一。
目前，随着分布式計算技術的不斷發展，人工智能架構分布式并行處理能力的實作方式也在不斷創新。一些新型分布式計算架構如Apache Spark和TensorFlow等已經得到廣泛應用，有效地提高了人工智能模型訓練和推斷的速度和效率。
端到端的能力
端到端的能力是指能夠支援整個人工智能項目的開發、部署和生産運維的一系列技術能力。這種能力可以幫助人工智能企業和開發者實作規模化應用，進而在商業上取得成功。
為了更好地支援開發者，人工智能架構廠商應該提供全面的端到端支援，包括開發工具、算法庫、自動化部署工具、監控和調試工具等。這些支援可以幫助開發者更快地落地人工智能項目，同時保證項目的品質和穩定性。
領先的人工智能架構廠商應該不斷增強其端到端的支援能力，以滿足不斷變化的市場需求。通過這種方式，架構廠商可以幫助企業實作從 0 到 1 更快的落地，從 1 到 100 的規模化和商用化，最終支援各行各業的轉型更新，實作更高品質的發展。
覆寫端、邊、雲的全場景的能力
人工智能架構廠商應該提供全場景的人工智能架構，涵蓋端、邊、雲三種場景，為廣大開發者和企業提供更加全面和貼合實際需求的解決方案。
雲端服務可以将軟硬體基礎設施的投入成本分攤給衆多使用者，降低人工智能應用落地的算力資源、工程運維、資料服務等成本投入，促進人工智能技術的普及和推廣。此外，架構廠商應該基于端、邊、雲的架構，建構人工智能資料平台，為中小型企業以及傳統企業賦能，幫助它們快速轉型更新，實作數字化轉型和業務創新。
同時，架構廠商應該為開發者和企業提供完整的解決方案，從開發到部署再到生産運維提供端到端的支援，幫助人工智能項目更快落地，實作規模化和商業化應用，推動千行百業的轉型更新。
老斜說
人工智能架構可以幫助開發者降低開發難度，提高開發效率；可以幫助項目快速落地，平衡項目的投入成本、安全性、合規性、性能和上市時間等因素。在項目落地之後，人工智能架構還能幫助項目實作規模化應用。
真的是未來AI發展的基石，有必要先發制人！