تحول المشهد لأعباد الذكاء الاصطناعي: من مراكز البيانات إلى الحوسبة الحافة

بينما تتبنى الشركات إمكانات الذكاء الاصطناعي (AI) لعمليات أعمالها، يخضع مشهد أعباء العمل AI لتحول كبير. فيما مضى، كانت أعباء العمل AI تُعالَج في مراكز البيانات، متطلبة أجهزة متخصصة ومكلفة لتدريب النماذج. ومع ذلك، مع نضوج ميدان ال AI، هناك اتجاه نحو أعباء العمل بناءً على الاستنتاج وتحسين النماذج الحالية. يفتح هذا التحول فرصًا جديدة لل AI كخدمة، تُقدمها كبرى مزودي خدمات السحابة.

في مركز البيانات، هناك اتجاه ناشئ نحو استخدام الخوادم التقليدية لأعباء عمل ال AI. هذه الخطوة نحو حلول أكثر كفاءة من حيث التكلفة تقدم ميزة هائلة للجهات المهمة في مجال أعمال مراكز البيانات. ومع تطوير أساليب النمذجة الأحدث وأكثر كفاءة، يمكن للخوادم التقليدية التعامل مع هذه الأعباء بنسبة تكلفة/أداء مواتية وبفرصة أكبر للتوافر الحسابي. وهذا يلغي الحاجة للشركات للقيام باستثمارات رأسمالية كبيرة في أجهزة مكلفة يتم استخدامها فقط لأغراض التدريب.

وفي هذه الأثناء، الحوسبة الحافة على استعداد لتصبح الوجهة الرئيسية لأعباء ال AI في المستقبل القريب. تحتضن الحافة مجموعة واسعة من الأنظمة وامكانيات المعالجة، بدءًا من مجموعات الاستشعار الصغيرة إلى المركبات الذاتية والتشخيصات الطبية. توفر هذه الهجرة نحو الأنظمة القائمة على الحافة فوائد عديدة، بما في ذلك تقليل التأخير وتحسين الأمن وزيادة الكفاءة.

لدعم النظام البيئي المزدهر للحوسبة الحافة، من المتوقع أن تلعب المنصات مفتوحة المصدر وبيئات التطوير دورًا حيويًا. على عكس الحلول الخاصة، مثل NVIDIA’s CUDA، توفر البيئات المفتوحة والمتوافقة مثل ARM و x86 التوافق عبر احتياجات الحوسبة المختلفة. تُمكن هذه المرونة من توسيع ونقل الحلول بسهولة، مما يسهل التكامل السلس لأعباء العمل AI من الأجهزة على نطاق صغير إلى بيئات الحوسبة على نطاق واسع.

تتيح النمو السريع لإنترنت الأشياء (IoT) الحاجة إضافية لحلول قابلة للتوسيع في مجال الحوسبة الحافة. مع IoT، تكون الأجهزة في كثير من الأحيان أصغر حجمًا وتعمل بطاقة أقل، مما يجعل من الضروري إنشاء نظام بيئي مفتوح يمكن التعامل بمتطلباتها المحددة. وبالتالي، فإن التعاون بين المنصات مفتوحة المصدر وصناعة IoT المتوسعة يحمل إمكانيات كبيرة لتعزيز الابتكار والتقدم الأكبر في مجال ال AI.

وفي الختام، يجري تحول مشهد أعباء ال AI من مراكز البيانات التقليدية إلى بيئات الحوسبة الحافة. في حين أن مراكز البيانات مازالت تلعب دورًا مهمًا، يتزايد الطلب على حلول فعالة من حيث التكلفة نتيجة لارتفاع أعباء العمل بناءً على الاستنتاج وتحسين النماذج. تظهر الحافة، بتنوع أنظمتها وقدرات المعالجة، كطرف مستقبلي لأعباء ال AI. مع تقدم هذا التحول، ستلعب المنصات مفتوحة المصدر وبيئات التطوير دورًا حيويًا في تسهيل التوافق والنمو في جميع أنحاء مشهد ال AI.

The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es