相信大部分人都會談癌色變，正如我們所知的一樣，晚期癌癥患者的生存率低于 20%，而盡管早期患者可以被治愈，且治愈率高達 90% 以上，但因為大部分癌癥早期起病隱匿，更重要的原因在于受限于現有醫(yī)療水平，醫(yī)生診斷缺乏一致性，大量的信息難以做出準確的診斷，以至于早期癌癥患者很難發(fā)現病情，從而錯過了治療的絕佳期。

當人類的力量變得有限時，以深度學習為代表的人工智能，其作用便開始得以顯現。剛剛我們提到的診斷難問題，正通過科技的力量逐漸得到改善，一項可以用于開發(fā)和訓練檢查復雜 3D 醫(yī)療影像的深度學習模型的解決方案，不僅意味著可以改進患者的醫(yī)療診斷，也再一次印證了，對于企業(yè)加速并簡化深度學習開發(fā)與部署的迫切性與重要性。

▌企業(yè)的必然選擇：以深度學習為代表的人工智能

俗話說科技改變生活，科學技術不僅能夠解決此類醫(yī)療窘境，更多棘手的問題都將有望逐個擊破。近年來，人工智能正迅速崛起，這也歸功于深度學習的成功，而驅動深度學習不斷突破的因素主要來自于海量的訓練數據以及性能強勁的計算架構。

正因如此，深度學習系統(tǒng)在圖像分類、面部識別等任務上，其優(yōu)勢不僅遠遠高于其他技術，更超越人類，成為各大企業(yè)乃至人類社會所學習與探索的領域，意在用深度學習來解決更多實際問題，同時為更多顛覆性新業(yè)務創(chuàng)造無限可能。

顯然，以深度學習為代表的人工智能成為當下最為熱門的技術，越來越多的企業(yè)已經或者正在準備進軍深度學習，特別是那些在大數據領域投入了重金，建立起了龐大的大數據集群的公司，他們目睹了海量數據與處理這些數據所需的計算能力和大容量存儲的融合，這其中隱含著從醫(yī)療衛(wèi)生、制造業(yè)以及金融服務等眾多領域。大數據時代，抓住數據與人工智能的機遇，就抓住了時代的脈搏。但是，對于基于人工智能構建的創(chuàng)新應用和服務，合適的基礎設施才是關鍵所在，它可以快捷便利的為現代化企業(yè)提供全新的數據使用方式。

▌邁進人工智能的大門，前路充滿荊棘與挑戰(zhàn)

大數據時代，海量的數據如處理不當則會成為企業(yè)的負擔，加以利用則是寶貴的資源，面對海量數據的計算與存儲，盡管不少企業(yè)都想到了借以人工智能技術為其提供新的數據使用方法，但是他們卻不得不面臨著諸多困難與挑戰(zhàn)，尤其是那些具備本地基礎設施或使用混合云模型的企業(yè)。

想要邁進人工智能的大門，對于企業(yè)來說絕非易事。首先，他們需要研究、選擇、部署和優(yōu)化可以促進資源高效利用的基礎設施，按需擴展以滿足不斷變化的業(yè)務要求。其次，就目前的形勢而言，企業(yè)迫切需要用更加簡單的方式部署人工智能計劃。

除此之外，在部署人工智能計劃時，許多企業(yè)內部缺乏足夠的專業(yè)知識和基礎設施，尤其是對于深度學習的了解與部署。要知道在生產環(huán)境中部署深度學習不僅耗時且復雜。最后，管理人工智能計劃的數據也是一項挑戰(zhàn)，企業(yè)很難從 “數據沼澤” 中提取價值，因為將數據從本地移動到云端進行分析過程復雜且需要大量資源，諸多困難與挑戰(zhàn)，擺在了這些迫切需要借助人工智能技術將數據 “變廢為寶” 的企業(yè)面前，那么他們究竟該如何迎接這場挑戰(zhàn)呢？

▌有了它如虎添翼，挑戰(zhàn)秒變機遇

正如我們所知，面對海量數據與存儲難題，Apache Spark 可以通過提供標準化可擴展的大數據存儲和計算，幫助解決深度學習、數據和專業(yè)知識的 IT 困難，其可擴展能力允許添加數百個節(jié)點而不降低性能，且不改變基礎架構。

而分布式深度學習庫 BigDL，更是錦上添花，再次加強 Apache Spark 的存儲和計算能力，提供高效、可擴展且優(yōu)化的深度學習開發(fā)。 BigDL 可為相同大數據集群上的訓練和服務開發(fā)新的深度學習模型。此外，它還支持包括 TensorFlow、Keras 等來自其他框架的模型，也可以再其他框架中使用經過 BigDL 訓練的模型。

而面向在 Apache Spark 上運行的 BigDL 的英特爾精選解決方案，則再一次加速并簡化了深度學習的開發(fā)和部署。該解決方案將英特爾至強可擴展處理器、英特爾固態(tài)盤與英特爾以太網網絡適配器相結合，幫助企業(yè)快速利用可靠且全面的解決方案。該解決方案具有以下特點：

能夠通過可擴展存儲和計算，準備適應未來需求的機器學習(ML)/DL 基礎設施投資

通過多用途硬件提供出色的總體擁有成本 (TCO)， IT 組織已習慣于在經過驗證和測試且可簡化部署的解決方案中進行管理

通過一站式解決方案加快上市時間，該解決方案包含豐富的開發(fā)工具集，并且已針對關鍵軟件庫進行優(yōu)化

對于存儲該解決方案的數據，能夠運行分析

面向在 Apache Spark 上運行的 BigDL 的英特爾 ? 精選解決方案幫助企業(yè)克服種種挑戰(zhàn)，從而更快速、輕松地實現其人工智能計劃。憑借該經過預先測試和調優(yōu)的解決方案，企業(yè)與個人無需研究和手動優(yōu)化基礎設施，即可高效實施其人工智能工作。不僅降低了部署和管理人工智能基礎設施對內部專業(yè)知識的要求，它還可以幫助 IT 組織提高基礎設施利用率，同時確保可擴展性，以便滿足公司不斷增長的需求。

大數據時代，人工智能浪潮襲來，對于一些初涉該領域的公司，想要享受這波技術紅利，關鍵在于一款簡單好用的深度學習框架，基于此可以快速開發(fā)自己的深度學習應用，從而從中獲益。BigDL 的英特爾精選解決方案順勢而來，不僅大大降低了 AI 學習成本，更幫助企業(yè)級用戶成功且輕松的邁進人工智能的大門。未來，我們相信英特爾能夠創(chuàng)造出更加具有顛覆性的解決方案，引領企業(yè)不斷用以深度學習為代表的人工智能技術，去創(chuàng)造更多的價值，助力不同領域發(fā)揮價值的同時，也為人類社會做出更多貢獻。