深度学习是人工智能领域的一个重要学科。从人类发明计算机开始，就一直尝试让计算机具有学习的能力，特别是从20世纪80年代以来，深度学习在算法、理论和应用等方面都获得巨大成功。2006 年以来，“深度学习”开始成为一个新的科研热点，目前已经深入到很多行业，在很多应用领域获得成功，相关的研究工作也得到了大力推广。
人工智能大数据和计算机技术的飞速发展，各行业的数据中心业务不断演变，数据量越来越大，类型越来越多，数据结构也趋于复杂化。传统的数据库各设备采取独立方式，并且需要较大的部署空间，存在部署难、成本高等缺点，难以满足用户的要求。同时数据中心的服务器、网络通信设备等IT 设施，正朝着小型化、网络化、机架化的方向发展。
超集信息凭借HPC领域的深厚底蕴，为人工智能的发展赋能。在AI+的时代，超集信息打造“赋智”智能一体机，开启AI+HPC全新时代。
赋智智能一体机以第三代英特尔®至强®可扩展处理器、英伟达最新Ampere加速卡系统为算力支撑，融合AI Max深度学习平台，内置多种主流深度学习框架、模块化扩展等助力AI开发，为科研和应用领域客户的一站式部署及应用提供前所未有的便利。
深度学习一体机融合传统硬件与深度学习软件，AI Max作为统一的资源调度管理平台，融合NVIDIA GPU与第三代英特尔®至强®的计算资源，打造软硬件一体的深度学习平台，实现细粒度的权限管控，安全高效的数据管理，全面细致的监控管理，简化并降低开发人员开展深度学习研究的复杂度和门槛。 灵活扩展： 一体机可根据用户需求进行定制化设计，支持单机环境深度学习全流程设计，也可根据用户算力需求扩展为单柜或多柜的分布式训练方案，适应多种用户使用场景。 灵活镜像订制： 一体机预装多种主流深度学习框架，同时允许用户通过Docker Exec连接并配置镜像环境，自由订制用户所需镜像，也可对分享订制后的镜像。
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自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-driving automobile ）又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪已有数十年的历史，21世纪初呈现出接近实用化的趋势。技术原理：汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车采集的地图)对前方的道路进行导航。这一切都通过谷歌的数据中心来实现，谷歌的数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息。就这点而言，自动驾驶汽车相当于谷歌数据中心的遥控汽车或者智能汽车。汽车自动驾驶技术物联网技术应用之一。
智能视频分析是利用一些图像处理、模式识别或机器学习等领域的算法来分析前端设备采集的视频序列信息，对各种安全事件主动预警，通过实时分析，将报警信息反馈至监控平台及客户端。 近年来，国内的视频监控市场受到“平安城市”、奥运安防以及各地各行业的安防项目需求加速增长等因素的强劲刺激和拉动，取得了快速的发展，整体市场规模迅速扩大。伴随着市场的快速发展，浮现出了相应的问题与挑战：如随着监控数字化、网络化的普及，监控系统摄像机数量的不断攀升，传统的人力监控方式已无力应付大量视频信息的实时监控要求，从而导致用户的安全隐患提高。