华为P50如何开启AI服务引擎

品牌型号：华为P50

系统：HarmonyOS3

AI服务引擎是一种能够帮助应用程序开发者将AI技术整合到自己的应用中的工具。开启AI服务引擎有坏处，也有好处，具体如下：

开启AI服务引擎的坏处：

1、消耗资源：AI服务引擎需要较大的计算资源支持，如果不合理使用，可能会导致服务器压力过大，影响应用程序的性能和稳定性。

2、隐私问题：AI服务引擎需要访问和处理用户数据，如果隐私保护不当，可能会导致用户隐私泄露和信任度降低。

开启AI服务引擎的好处：

1、提升应用程序的智能化水平：AI服务引擎能够提供自然语言处理、图像识别、语音识别等AI技术，帮助应用程序提供更为智能的功能和服务。

2、提升用户体验：通过AI技术，应用程序可以更好地理解和满足用户需求，提供更为个性化的服务和推荐。

3、带来商业价值：AI服务引擎能够帮助企业将AI技术应用到业务场景中，提高业务效率和盈利能力。

用3线—8线译码器(74LS138芯片)四输入与非门实现三个开关控制一个灯的电路：

全加器真值表：

00000；00110；01010；01101；10010；10101；11001；11111。

故有Si和Ci的表达式分别为：

Si＝A’B’C＋A’BC’＋AB’C’＋ABC

Ci＝A’BC＋AB’C＋ABC’＋ABC

故74138的连接图为：

下面的地址输入端：A2、A1、A0分别接全加器的三个输入信号：Ai、Bi、Ci－1；

下面的使能信号端：S1接高电平＂1＂，S2、S3接低电平＂0＂；

上面的信号输出端：

Y1、Y2、Y4、Y7接至一个四输入与非门的四个输入端，此与非门的输出端为全加器输出信号Si端。

Y3、Y5、Y6、Y7接至一个四输入与非门的四个输入端，此与非门的输出端为全加器输出信号Ci端。

扩展资料：

3线—8线译码器的注意事项：

变量译码器是一个将n个输入变为2^n个输出的多输出端的组合逻辑电路。其模型可用下图来表示，其中输入变化的所有组合中，每个输出为1的情况仅一次，由于最小项在真值表中仅有一次为1，所以输出端为输入变量的最小项的组合。故译码器又可以称为最小项发生器电路。

74138是一种3线—8线译码器 ，三个输入端CBA共有8种状态组合（000—111），可译出8个输出信号Y0—Y7。这种译码器设有三个使能输入端，当G2A与G2B均为0，且G1为1时，译码器处于工作状态，输出低电平。当译码器被禁止时，输出高电平。

74ls138译码器时间波形的电路，使用的虚拟仪器为数字信号发生器和逻辑分析仪。数字信号发生器在一个周期内按顺序送出两组000—111的方波信号。

-译码器

浪潮AI服务器还是很不错的。首先，浪潮AI服务器坚持自主研发，并以提升AI计算性能为主要方向，为用户提供领先的AI算力和成熟的生态支持。然后，浪潮AI服务器具有丰富的产品线，适用于智能客服、金融分析、智慧城市等各种AI应用场景。另外，浪潮AI服务器的推理和测试性能也十分强劲。比如，浪潮AI服务器NF5488A5在MLPerf全球AI基准性能测试中一举创下18项世界纪录，其中在ResNet50推理任务测试中，实现了549万/每秒的全球服务器最好成绩，相比2019年单服务器纪录提升3倍。

深度学习是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理等多个领域都取得了卓越的成果，可见其重要性

熟悉深度学习的人都知道，深度学习是需要训练的，所谓的训练就是在成千上万个变量中寻找最佳值的计算。这需要通过不断的尝试识别，而最终获得的数值并非是人工确定的数字，而是一种常态的公式。通过这种像素级的学习，不断总结规律，计算机就可以实现像人一样思考。因而，更擅长并行计算和高带宽的GPU，则成了大家关注的重点。

很多人认为深度学习GPU服务器配置跟普通服务器有些不一样，就像很多人认为做设计的机器一定很贵一样。其实只要显卡或者CPU满足深度学习的应用程序就可以进行深度学习。由于现在CPU的核心数量和架构相对于深度学习来说效率会比GPU低很多，所以大部分深度学习的服务器都是通过高端显卡来运算的。

这里谈谈关于深度学习GPU服务器如何选择，深度学习服务器的一些选购原则和建议：

1、电源：品质有保障，功率要足够，有30~40%冗余

稳定、稳定、还是稳定。一个好的电源能够保证主机再长时间运行不宕机和重启。可以想象一下，计算过程中突然重启，那么又要重来，除了降低效率，还影响心情。有些电源低负载使用的时候可能不出问题，一旦高负载运行的时候就容易出问题。选择电源的时候一定要选择功率有冗余品质过硬，不要功率刚刚好超出一点。

2、显卡：目前主流RTX3090,最新RTX4090也将上市

显卡在深度学习中起到很重要的作用，也是预算的一大头。预算有限，可以选择RTX3080 /RTX3090/RTX4090(上月刚发布，本月12日上市)。预算充足，可以选择专业深度学习卡Titan RTX/Tesla V100 /A6000/A100/H100（处于断供中）等等。

3、CPU：两家独大，在这要讲的是PC级和服务器级别处理器的定位

Intel的处理器至强Xeon、酷睿Core、赛扬Celeron、奔腾Pentium和凌动Atom5个系列，而至强是用于服务器端，目前市场上最常见的是酷睿。当下是第三代Xeon Scalable系列处理器，分为Platinum白金、Gold金牌、 Silver 银牌。

AMD处理器分为锐龙Ryzen、锐龙Ryzen Pro、锐龙线程撕裂者Ryzen Threadripper、霄龙EPYC，其中霄龙是服务器端的CPU，最常见的是锐龙。当下是第三代 EPYC（霄龙）处理器 ，AMD 第三代 EPYC 7003 系列最高 64核。

选择单路还是双路也是看软件，纯粹的使用GPU运算，其实CPU没有多大负载。考虑到更多的用途，当然CPU不能太差。主流的高性能多核多线程CPU即可。

4、内存：单根16G/32G/64G 可选，服务器级别内存有ECC功能，PC级内存没有，非常重要

内存32G起步，内存都是可以扩展的，所以够用就好，不够以后可以再加，买多了是浪费。

5、硬盘：固态硬盘和机械硬盘，通常系统盘追求速度用固态硬盘，数据盘强调存储量用机械盘

固态选择大品牌企业级，Nvme或者SATA协议区别不大，杂牌固态就不要考虑了，用着用着突然掉盘就不好了。

6、机箱平台：服务器级别建议选择超微主板平台，稳定性、可靠性是第一要求

预留足够的空间方便升级，比如现在使用单显卡，未来可能要加显卡等等；结构要合理，合理的空间更利于空气流动。最好是加几个散热效果好的机箱风扇辅助散热。温度也是导致不稳定的一个因素。

7、软硬件支持/解决方案：要有

应用方向：深度学习、量化计算、分子动力学、生物信息学、雷达信号处理、地震数据处理、光学自适应、转码解码、医学成像、图像处理、密码破解、数值分析、计算流体力学、计算机辅助设计等多个科研领域。

软件： Caffe, TensorFlow, Abinit, Amber, Gromacs, Lammps, NAMD, VMD, Materials Studio, Wien2K, Gaussian, Vasp, CFX, OpenFOAM, Abaqus, Ansys, LS-DYNA, Maple, Matlab, Blast, FFTW, Nastran等软件的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。

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全新M6浪潮服务器主要从两个类别支持AI应用，分别是AI专用服务器和配置加速卡的通用服务器。AI专用服务器是专为满足各类AI应用而设计的，具备超高性能。比如NF5468M6这款服务器，它支持8张AI训练加速卡或20张AI推理加速卡，软件一键拓扑切换，Balance、Common、Cascade三种拓扑针对不同应用进行优化设计，可以满足多种AI应用的需求。配置加速卡的通用服务器可以支持内置的推理或训练加速卡，可以为各类AI应用提供基本算力支持，例如自然语言交互、基于AI训练和推理的视频云处理等场景。