大数据+人工智能,如何给交通安装先进的智慧“大脑”?

将大数据预处理、模型训练、模型推理与现有的大数据处理工作流整合在一起,提供了端到端的大数据分析和深度学习应用流水线,大幅度提升应用开发及部署效率。针对智慧交通业务场景的落地,在智慧交通解决方案的实现流程中可通过以上优势的技术特性,可轻松实现

数据以及人工智能等新兴技术的快速发展,我们有了更多新型手段来提升智慧交通能力水平,但以传统大数据平台为核心的智慧交通解决方案依旧存在诸多痛点,主要集中在智慧决策层并没有高效地将大数据和AI融为一体,即AI 学习框架与大数据分析平台中间存在断层,在部署敏捷性、效率和基础设施成本等方面均无法满足实际需要。

“针对这个问题,浪潮英特尔展开密切合作,基于浪潮云海大数据平台人工智能与大数据分析,推出了融合英特尔® Zoo的端到端智慧计算解决方案。

浪潮云海大数据平台 力达高效统一 数智赋能交通新发展

该解决方案以构建大数据与AI的统一分析平台为目标。将大数据预处理、模型训练、模型推理与现有的大数据处理工作流整合在一起,提供了端到端的大数据分析和深度学习应用流水线,大幅度提升应用开发及部署效率。

联系实践场景,在智慧交通领域,在数据存储至大数据平台中时,用户需要将数据拉取到AI集群中完成训练或推理,此条件下数据传输规模会受限制,传输效率低下,但凭借该解决方案中的智能计算引擎,存储与计算可达成无缝融合后的处理流程。“例如在模型训练阶段,数据源可以直接从HDFS上加载,分布式计算资源可以直接依赖于大数据集群进行调度,从而实现一站式端到端计算模式。”他补充道。

针对智慧交通业务场景的落地人工智能与大数据分析,在智慧交通解决方案的实现流程中可通过以上优势的技术特性,可轻松实现车辆速度、车流密度、车辆拥堵状态和车辆信息的监控以及车辆历史运行轨迹的追溯。

得益于浪潮云海 在数智一体化等方面的优势,以及对于英特尔® Zoo、第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器的融合,浪潮端到端智慧计算解决方案至今已经帮助政府、交通等诸多行业以及企业用户构建了高效、敏捷的大数据分析与人工智能平台。

本文到此结束,希望对大家有所帮助。

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