分布式人工智能与金融应用.pdf

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1、分布式人工智能与金融应用王静逸目录分布式人工智能的发展概要金融业大规模人工智能计算的痛点与需求分布式人工智能如何赋能金融业未来展望金融科技领域-分布式人工智能的需求概要随着金融科技领域的不断发展，特别是云计算、大数据、区块链、分布式、人工智能、物联网的发展，单一的计算机无法完成这样的巨大的计算工作，特别在AI领域，传统的人工智能计算效率已经远远无法满足业务的快速发展。而在物联网领域，随着智能互联的发展，多个智能设备之间的协作也变得更加紧密，人工智能的发展，逐步也在往边缘计算领域发展，万物互联的智能时代，对人工智能的计算方式也提出的更高的要求。 AI计算框架智能内核多专

2、家系统协作异构计算芯片算法分布式改进分布式人工智能分布式计算金融科技领域-分布式人工智能计算的发展数据功能技术部署传统的人工智能,数据较为单一，从数据形态看，目前以批量数据为主，缺乏流式数据的处理机制数据部分，人工智能的发展也受到了大数据发展的影响，大规模的数据计算能力和计算形式受到巨大挑战，单一的大数据计算模式在人工智能场景依然会受到制约。打造属于分布式人工智能的数据计算框架和方法，也是重要的研究方向。针对大数据和人工智能的发展，AI的功能变得更加丰富多样，对于新技术的支撑能力，要求日益增加在金融领域，正在从传统的技术方案，面向新智能领域逐步转型，如何打造面

3、向金融领域合规的业务方案，成为AI思考的重要问题。从单一的人工智能，到集中化的人工智能，再到万物互联时代，智能边端计算的兴起，分布式人工智能的挑战日益加强。现有的人工智能基本上实现了平台的高可用，无单点故障隐患从技术架构到部署架构上，平台能够支持横向扩展，可支持未来可能出现的高并发场景。针对边缘计算、云边端协作一体化的人工智能部署方式与高可用容灾备份，是一个需要在金融科技领域研究的问题。如何适用于各个金融领域强监管、高安全性的部署与防护方式，是现阶段推进人工智能领域在金融科技领域推进必须解决的问题。传统的人工智能计算技术，随着金融科技快速的发展，如何提高大规模的计算能力，包括AI模型的训练与推理？在人工智能计算芯片不断发展的今天，异构的算力资源，如何进行分配、管理、调度，并且使用到适合的场景，是重点金融科技数据中心的核心技术。在云边端协作下，不同的计算芯片、软硬

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