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标题: 金融数据中心人工智能算力建设指引 2023 [查看完整版帖子] [打印本页]

时间: 2023-12-14 08:21

作者: edwinner 标题: 金融数据中心人工智能算力建设指引 2023

金融数据中心人工智能算力建设指引 2023

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时间: 2023-12-14 10:14

作者: cnqq9999

感谢分享资料

时间: 2023-12-14 10:41

作者: kod

蟹蟹分享

时间: 2023-12-14 14:10

作者: jacktom2022

thanks

时间: 2023-12-18 11:31

作者: wcx123456

时间: 2023-12-31 10:54

作者: 浮云游子意

感谢分享!

时间: 2024-1-3 11:05

作者: ximoccq

感谢分享资料

时间: 2024-1-10 14:59

作者: ppo118

感谢分享资料

时间: 2024-1-14 20:00

作者: yhm945

感谢分享

时间: 2024-4-3 23:33

作者: liumuwen

感谢无私奉献

时间: 2024-4-4 00:44

作者: v18_cn

感谢分享，好资料

时间: 2024-4-7 19:07

作者: 超级懒猫0710

感谢分享。

时间: 2024-4-9 08:55

作者: ItisLi

感谢您的分享

时间: 2024-4-9 16:17

作者: cn_mike

算力中心，热点技术

时间: 2024-4-17 15:38

作者: 孔雀舞1210

求下载

时间: 2024-4-28 15:24

作者: zzdxcs13579

谢谢分享

时间: 2024-5-4 17:52

作者: cqzxf2022

我们学习您分享的经验体现以下：
金融数据中心的人工智能算力建设是为了满足日益增长的金融数据和复杂的金融模型对计算能力的需求。以下是一些可能的建设方案:
1. 高性能计算平台: 金融数据中心需要强大的计算能力来处理大量的数据和复杂的模型。这可能包括高性能的CPU 、 GPU 和其他加速设备，以及大容量的存储设备。
2. 人工智能平台: 金融数据中心可能需要专门的人工智能平台，如TensorFlow,PyTorch,MXNet 等，来支持机器学习和深度学习的训练和推理。
3. 云计算服务: 金融数据中心可以使用云计算服务来获得所需的计算能力。这可以包括云服务器、云存储、云数据库和云人工智能服务等。
4. 数据管理系统: 金融数据中心需要一个强大的数据管理系统来存储和管理大量的金融数据。这可能包括数据仓库、数据湖和数据挖掘工具等。
5. 算法和模型: 金融数据中心需要专业的算法和模型来处理金融数据和预测金融市场。这可能包括机器学习算法、深度学习模型和其他金融模型等。
6. 人才培养: 金融数据中心需要培养和拥有一批具有人工智能和金融知识的专业人才，他们能够开发、优化和维护这些系统。

时间: 2024-6-28 03:56

作者: luckyboy_1108

感谢

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