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参考架构：联想 ThinkSystem 和 ThinkAgile 平台上的企业 AI/ML 工作负载
1 简介................................................................................................................................ 4 1.1 企业 AI ................................................................................................................................ 4 2 商业问题与商业价值 .......................................................................................................... 5 2.1 商业问题 ................................................................................................................................ 5
探索根据详细的配对联想学习任务数据计算出的新型基于 RT 的测量方法：初步分析
RVP A' (A 素数) (RVPA) 快速视觉处理任务中对目标序列的敏感度 SWM 错误之间 4 6 8 (SWMBE468) 空间工作记忆任务中受试者重新访问之前找到过令牌的盒子的次数 SWM 策略 (SWMSX) 空间工作记忆任务中使用的策略的效率 DMS 正确百分比（所有延迟） (DMSPCAD) 延迟匹配样本任务中所有延迟条件下正确反应的百分比 DMS 给定错误的错误概率 (DMSPEGE) 延迟匹配样本任务中上一次错误后出错的可能性 PRM 立即正确百分比 (PRMPCI) 模式识别记忆任务立即条件下正确反应的百分比 PRM 延迟正确百分比 (PRMPCD) 模式识别记忆任务延迟条件下正确反应的百分比 PAL 总错误（调整后） (PALTEA28) 所有阶段的错误总数配对联想学习任务 PAL 首次尝试记忆分数 (PALFAMS28) 在配对联想学习任务中首次尝试正确定位的模式数量
联想皮层区域的功能断开连接可以预测BCI培训期间的性能
巴黎，阿拉米斯项目团队，F-75013，法国巴黎，法国B. Institut du Cerveau et de la Moelle Epini ere, ICM, Inserm U 1127, CNRS UMR 7225, Sorbonne Universit e, Ecole Normale Sup erieure, ENS, Centre MEG-EEG, F-75013, Paris, France e Department of Bioengineering, School of Engineering and Applied Science, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, 19104,宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院，美国弗莱尔曼大学神经病学系，19104年，美国G物理与天文学系，艺术与科学学院，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚大学，19104年，美国电气和系统工程学系，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州pr。 19104年，美国I精神病学系，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院，宾夕法尼亚州费城，19104年，美国J Santa Fe Institute，NM，NM，87501，美国，
联想将与 NetApp 和 NVIDIA 合作为 NetApp AIPod 提供企业 AI 计算
人工智能 (AI) 已不再是一个技术流行词，而是将有价值的数据转化为可操作见解的关键驱动因素，为客户提供真正的商业价值和竞争优势。随着 2022 年末 ChatGPT 的出现以及随后大型语言模型 (LLM) 的发展，AI 在企业中获得了关注，为许多行业带来了新的用例、应用程序和工作负载。AI 已不再仅限于在云端训练 LLM，而是变得更加混合，推动了利用企业客户本地 AI 基础设施运行私有 AI 用例的需求。这些私有 AI 用例需要针对企业客户的新融合基础设施解决方案，以简化和加速大规模 AI 基础设施实施，以实现本地解决方案。但是，企业客户面临以下类型的挑战，这些挑战可能会限制本地 AI 部署：
与生成式人工智能互动：哪种工具可以做什么？
神经网络和深度学习，所使用的数据集通常可以表示单词和联想之间的复杂关系（Thirunavukarasu，et.al.，2023）。通过额外的训练和人工干预，LLM 通常可以学习更多的模式和单词联想/模式来完成基于语言的任务，通常以提示的形式（Thirunavukarasu，et.al.，2023）。
Moto G15功率 - 摩托罗拉支持
摩托罗拉，风格化的M徽标，Moto和Moto Mark家族是摩托罗拉商标Holdings，LLC的商标或注册商标。联想是联想的商标。Google，Android，Google Play和其他商标是Google LLC的商标。microSD徽标是SD-3C，LLC的商标。根据杜比实验室的许可制造。Dolby，Dolby Atmos和Double-D符号是杜比实验室许可公司的注册商标。
G24 G24 Power 256 GrisMotola Motol G24
摩托罗拉，M，摩托车徽标，摩托车和所有摩托车品牌都是摩托罗拉商标Holdings，LLC的商标或注册商标。联想是联想的商业标志。Google，Android，Google Play和其他品牌是Google LLC商业品牌。MicroSD徽标是SD-3C，LLC的商业品牌。根据杜比实验室的许可证。Dolby，Dolby Atmos和Double-D符号是杜比实验室许可公司的商业品牌。
Moto G84 5G-摩托罗拉支持
摩托罗拉，风格化的M徽标，Moto和Moto Mark家族是摩托罗拉商标Holdings，LLC的商标或注册商标。联想是联想的商标。Google，Android，Google Play和其他商标是Google LLC的商标。microSD徽标是SD-3C，LLC的商标。根据杜比实验室的许可制造。Dolby，Dolby Atmos和Double-D符号是杜比实验室许可公司的注册商标。
参考架构：联想 ThinkSystem 边缘计算和存储解决方案，适用于 AI 推理工作负载
公司越来越多地在网络边缘生成大量数据。为了从智能传感器和物联网数据中获得最大的商业价值，组织正在寻找支持边缘计算的实时事件流解决方案。计算要求高的工作越来越多地在数据中心之外的边缘执行。人工智能 (AI) 推理是这一趋势的驱动因素之一。边缘服务器为这些工作负载提供了足够的计算能力，尤其是在使用加速器时，但有限的存储通常是一个问题，尤其是在多服务器环境中。在这里，我们展示了如何在边缘环境中部署共享存储，以及它如何在不影响性能的情况下使 AI 推理工作负载受益。