速度（和性能）——支持 GPU
根据 Gartner 的2019 年 CIO 议程调查2018 年至 2019 年间，部 这将使他们能够更快 署 AI 的组织从 4% 增长至 14%。随着 AI 的采用率不断增长，企业需要超越传统的 CPU 能力使用方式，使用图形处理单元 (GPU) 来增强其 AI 和机器学习 (ML) 应用程序。 发、训练、再训 这将使他们能够更快 练和运行分析模型，从而为客户提供更好的产品和服务。
GPU 使组织能
够大规模并行化操作，以支持分析模型和/或推理的训练，提供在较 手机号码数据 短时间内高效完成多个周期并微调模型所需的规模和性能。此外，在云端使用 GPU 使组织能够运行不同的 AI/ML 工作负载，并具有成本效益高、可扩展且安全的 AI 解 谷歌对跨站点重复变得越来越积极 决方案所需的灵活性。
敏捷性——解决模型问题
如今，搜索引擎经常引导人们选择快捷选项，而不是 所带 印度尼西亚数据 来的 他们想要的内容，因此算法可能会影响他们的搜索，而不是相反。发生这种情况是因为底层数据驱动了自动完成搜索查询的建议，这个过程在很大程度上依赖于数据模型。然而，数据模型的好坏取决于创建它所用的信息以及业务向数据工程师传达的要求。
数据模型应将来自不同数据源的所有相关数据和相关表整合在一起，以便分析师可以完整地查询它们并相互关联。否则，分析师产生的信息和见解的价值就会受到限制。