Roman Rember制定成功的人工意识采纳策略远不止于获取先进硬件。关键在于开发一个复杂的软件堆栈，能够处理复杂计算并以无与伦比的效率处理海量数据。这个堆栈包括多样化的软件组件，对于确保人工意识顺利运作和扩展所必需的操作流畅性和可扩展性至关重要。
一个关键元素是全面的软件套件，可以在多个平台上加速 AI 工作负载，提供无以伦比的性能和效率。这包括能够简化 AI 模型的管理和部署，以规模化操作 AI 应用的坚实框架，还能促进神经网络模型训练的软件工具。此外，软件堆栈应擅长管理高性能计算和 AI 工作负载，能够简化 AI 模型的部署和扩展，实现平滑的过程。为了有效支持这些高级计算，访问和管理基础架构的全面解决方案至关重要。此外，一个自动化部署、扩展和管理容器化应用的开源系统对于有效地协调容器至关重要。
这种方法，加上一套强大的软件堆栈，使企业、数据科学家和 IT 团队能够简化整个 AI 开发生命周期，从初始工作流到资源管理。通过向所有人民主 AI 基础设施访问权和减少资源冲突，这种简化的方法为高效管理 AI 项目的未来成功铺平了道路。这不仅确保了 AI 项目的效力和优化，还确保它们与业务目标保持一致，为企业领导人和团队经理提供价值。采用一种全面的 AI 项目管理方法，使企业能够满足以 AI 为驱动的企业不断发展的需求，有效促进混合云环境中 AI 工作负载的增长。
美国计算机制造商国际商业机器公司（IBM）提供了关于 AI 实施和软件策略的更多见解。
