知识图谱 2.0高性能计算出现
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-06-04
将知识图谱与高性能计算相结合
使企业不仅能够利用复杂的技术来优化人工智能，而且能够以当代数据需求的规模和速度加以利用，有需要高性能图形计算...两种方式。一是数据量，二是洞察时间，使用高性能计算扩展知识图谱是一种快速分析组织经常在包括入侵检测、欺诈检测和反洗钱在内的众多用例中应对知情、低潜伏行动的大量数据的方法，这种综合使他们能够使用既定的和新兴的人工智能方法来做到这一点，这些方法对于在这些和其他部署中准确产生预期结果至关重要。
横向扩展高性能计算
高性能计算通常涉及具有多个处理单元快速执行复杂计算的集群，它在科学用例中有着悠久的历史，这些用例对于传统方法来说计算量太大，人们习惯于在计算科学应用的上下文中使用高性能计算的概念，在这种情况下，您要解决非常大的偏微分方程系统，并使用诸如有限元之类的东西来终生成线性和非线性方程组，这种计算范式对于需要大量存储和计算的部署至关重要。在多个服务器之间分配工作负载的能力是高性能计算的基础，特别是对于在机器之间分配知识图引擎以执行并行处理任务，根据大规模计算需求的需要，该领域的顶级选项“可扩展到 256 台机器”，此功能适用于涉及事件流处理和其他应用程序的 AI 部署。
高性能知识图谱
具有高性能计算的并行处理非常适合解决后大数据时代知识图谱的大小问题，横向扩展解决方案在某些垂直领域至关重要在金融科技、安全身份方面，我们谈论的是非常大的图、非常大的拓扑结构，在某些情况下可能是一万亿条边，而且还有很多关于节点和边的属性数据，大量的非结构化数据通过外部、云、社交媒体和物联网资源淹没企业，直接导致当代知识图谱的膨胀，世界上一半以上的数据是在过去两年中创建的，但只有不到 2% 的数据被分析过。其中一些数据当然是结构化数据，但其中很多数据也是非结构化的，可以将其视为有用的图形并使用图形算法进行有用的处理，通过高性能计算，知识图谱通过以下方式成功地表示和处理这些数据。
节点和边：图通过节点和边表示数据及其关系
节点代表某种实体，边代表这些实体之间的二元关系，标记属性，用户可以使用标记属性注释图形，这些属性有助于数据来源和记录置信度分数，这两者都增强了机器学习用例，在很多应用中，节点和边也有很多属性数据，例如如果有一个代表一个人的节点，与该节点相关联的属性可能是名字、姓氏、社会安全号码、出生日期、该人的居住地、公民身份等。
图算法有几种算法在理解数据的图设置方面表现出色
具体的算法类型包括路径查找、节点排序、社区检测、结构属性和图挖掘算法，它们中的大多数运行在 CPU、GPU 以及分布式 CPU 和 GPU 上，及时洞察，以高性能计算为基础的知识图谱的响应能力大大超过了其他方法，这些性能提升通常是简单地积累大量知识图与实际从中获得低潜在动作之间的重要区别，很多时候都有一个机会之窗，如果你的分析完成，你可以获得洞察力，你可以根据这些洞察力采取行动，然后您将从分析中受益，但是如果答案在机会之窗之外来得太晚，那么您可能还没有进行分析。
分布式计算
以高性能计算的速度快速遍历带有标记属性的广泛拓扑的能力主要基于以下三个在机器之间分配工作负载的考虑因素。
分片：分片是一种在不同机器之间划分工作负载的方法，一旦完成，每台机器都有一小部分图形，因此您可以在那台机器上进行图形计算。
动态负载平衡：与许多计算机科学应用程序的情况不同，图计算中的工作负载计算并不总是可预测或静态的。负载平衡系统可以为用户解决这个问题。
内存中：内存中功能是快速处理高性能计算的基础，备受赞誉，分片还允许“在每台机器上运行一个内存计算引擎，该领域的可靠选项还具有用于机器间通信的运行时功能。
推进知识图谱
使企业不仅能够利用复杂的技术来优化人工智能，而且能够以当代数据需求的规模和速度加以利用，有需要高性能图形计算...两种方式。一是数据量，二是洞察时间，使用高性能计算扩展知识图谱是一种快速分析组织经常在包括入侵检测、欺诈检测和反洗钱在内的众多用例中应对知情、低潜伏行动的大量数据的方法，这种综合使他们能够使用既定的和新兴的人工智能方法来做到这一点，这些方法对于在这些和其他部署中准确产生预期结果至关重要。
横向扩展高性能计算
高性能计算通常涉及具有多个处理单元快速执行复杂计算的集群，它在科学用例中有着悠久的历史，这些用例对于传统方法来说计算量太大，人们习惯于在计算科学应用的上下文中使用高性能计算的概念，在这种情况下，您要解决非常大的偏微分方程系统，并使用诸如有限元之类的东西来终生成线性和非线性方程组，这种计算范式对于需要大量存储和计算的部署至关重要。在多个服务器之间分配工作负载的能力是高性能计算的基础，特别是对于在机器之间分配知识图引擎以执行并行处理任务，根据大规模计算需求的需要，该领域的顶级选项“可扩展到 256 台机器”，此功能适用于涉及事件流处理和其他应用程序的 AI 部署。
高性能知识图谱
具有高性能计算的并行处理非常适合解决后大数据时代知识图谱的大小问题，横向扩展解决方案在某些垂直领域至关重要在金融科技、安全身份方面，我们谈论的是非常大的图、非常大的拓扑结构，在某些情况下可能是一万亿条边，而且还有很多关于节点和边的属性数据，大量的非结构化数据通过外部、云、社交媒体和物联网资源淹没企业，直接导致当代知识图谱的膨胀，世界上一半以上的数据是在过去两年中创建的，但只有不到 2% 的数据被分析过。其中一些数据当然是结构化数据，但其中很多数据也是非结构化的，可以将其视为有用的图形并使用图形算法进行有用的处理，通过高性能计算，知识图谱通过以下方式成功地表示和处理这些数据。
节点和边：图通过节点和边表示数据及其关系
节点代表某种实体，边代表这些实体之间的二元关系，标记属性，用户可以使用标记属性注释图形，这些属性有助于数据来源和记录置信度分数，这两者都增强了机器学习用例，在很多应用中，节点和边也有很多属性数据，例如如果有一个代表一个人的节点，与该节点相关联的属性可能是名字、姓氏、社会安全号码、出生日期、该人的居住地、公民身份等。
图算法有几种算法在理解数据的图设置方面表现出色
具体的算法类型包括路径查找、节点排序、社区检测、结构属性和图挖掘算法，它们中的大多数运行在 CPU、GPU 以及分布式 CPU 和 GPU 上，及时洞察，以高性能计算为基础的知识图谱的响应能力大大超过了其他方法，这些性能提升通常是简单地积累大量知识图与实际从中获得低潜在动作之间的重要区别，很多时候都有一个机会之窗，如果你的分析完成，你可以获得洞察力，你可以根据这些洞察力采取行动，然后您将从分析中受益，但是如果答案在机会之窗之外来得太晚，那么您可能还没有进行分析。
分布式计算
以高性能计算的速度快速遍历带有标记属性的广泛拓扑的能力主要基于以下三个在机器之间分配工作负载的考虑因素。
分片：分片是一种在不同机器之间划分工作负载的方法，一旦完成，每台机器都有一小部分图形，因此您可以在那台机器上进行图形计算。
动态负载平衡：与许多计算机科学应用程序的情况不同，图计算中的工作负载计算并不总是可预测或静态的。负载平衡系统可以为用户解决这个问题。
内存中：内存中功能是快速处理高性能计算的基础，备受赞誉，分片还允许“在每台机器上运行一个内存计算引擎，该领域的可靠选项还具有用于机器间通信的运行时功能。
推进知识图谱
尽管许多供应商采用不同的方法广泛宣传知识图习语，但将此技术与高性能计算相结合是满足当代数据生态系统需求的重大发展，它解决了知识图谱不断增长的大小、成功使用它们所需的实时响应能力以及人工智能在企业规模的关键任务用例中所需的计算需求，这就是真正的智能发挥作用的地方，它可以弄清楚未来可能发生的事情并减轻可能发生的任何不好的事情，并确保您可以利用可能发生的所有好事，这将需要使用大量知识图谱以及人工智能。知识图谱和人工智能确实是为彼此而生的在一个平台中，您可以快速启动这些类型的应用程序并利用我们所有人拥有的大量数据。
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