Annabelle Stephenson
När företag omfamnar potentialen i artificiell intelligens (AI) för sina verksamhetsprocesser genomgår landskapet för AI-arbetsbelastningar en betydande förändring. Traditionellt har AI-arbetsbelastningar bearbetats i datacenter, vilket kräver specialiserad och dyr hårdvara för modellträning. Men i takt med att området AI mognar finns det en ökande trend mot inferensbaserade arbetsbelastningar och optimering av befintliga modeller. Denna förändring öppnar upp nya möjligheter för AI som en tjänst, tillhandahållen av de stora molntjänstleverantörerna.
I datacentret finns en ny trend med att använda traditionella servrar för AI-arbetsbelastningar. Denna övergång mot mer kostnadseffektiva lösningar ger en betydande fördel för etablerade aktörer inom datacenterbranschen. När nyare och effektivare modelleringsmetoder utvecklas kan traditionella servrar hantera dessa arbetsbelastningar med en fördelaktig kostnads/prestanda-kvot och större tillgänglighet för beräkning. Detta eliminerar behovet för företag att göra stora kapitalinvesteringar i dyr hårdvara som endast krävs för träningsändamål.
Samtidigt står kantberäkning (edge computing) redo att bli det primära destinationen för AI-arbetsbelastningar inom en snar framtid. Kanten omfattar ett brett spektrum av system och beräkningskapaciteter, från små sensorarrayer till autonoma fordon och medicinska diagnoser. Denna migration mot kantbaserade system erbjuder många fördelar, inklusive lägre latens, förbättrad säkerhet och ökad effektivitet.
För att stödja det blomstrande ekosystemet inom kantberäkning förväntas öppen källkodsplattformar och utvecklingsmiljöer spela en avgörande roll. Till skillnad från proprietära lösningar, såsom Nvidias CUDA, erbjuder öppna och kompatibla ekosystem som Arm och x86 kompatibilitet för olika beräkningsbehov. Denna flexibilitet möjliggör enkel skalning och portning av lösningar, vilket underlättar sömlös integration av AI-arbetsbelastningar från småskaliga enheter till storskaliga beräkningssystem.
Den snabba tillväxten av Internet of Things (IoT) har skapat ett ytterligare behov av skalbara lösningar inom kantberäkning. Inom IoT är enheterna ofta mindre och använder mindre ström, vilket gör det viktigt att etablera ett öppet ekosystem som kan tillgodose dessa specifika krav. Således har samarbetet mellan öppen källkodsplattformar och den expanderande IoT-branschen stor potential att driva innovation och ytterligare utveckling inom området AI.
Sammanfattningsvis, förskjuts landskapet för AI-arbetsbelastningar från traditionella datacenter till kantberäkning. Även om datacenter fortsätter att spela en viktig roll, driver framväxten av inferensbaserade arbetsbelastningar och optimering av modeller efterfrågan efter kostnadseffektiva lösningar. Kanten, med sin varierande utbud av system och beräkningskapaciteter, framträder som framtidens nav för AI-arbetsbelastningar. När denna övergång sker kommer öppen källkodsplattformar och utvecklingsmiljöer att spela en nyckelroll för att underlätta kompatibilitet och skalbarhet över AI-landskapet.
