Annabelle Stephenson
Při tom, jak firmy přijímají potenciál umělé inteligence (AI) pro své obchodní operace, prochází krajina pracovních zátěží AI významným posunem. Tradičně byly pracovní zátěže AI zpracovávány v datových centrech, vyžadující specializovaný a drahý hardware pro trénování modelů. Nicméně s vývojem oblasti AI roste trend směrem k zátěžím založeným na inference a optimalizaci existujících modelů. Tento posun otevírá nové příležitosti pro AI jako službu, poskytovanou hlavními poskytovateli cloudových služeb.
V datovém centru se objevuje trend využívání tradičních serverů pro AI pracovní zátěže. Tento krok směrem k cenově efektivnějším řešením představuje významnou výhodu pro tradiční hráče v oblasti datových center. Díky novějším a efektivnějším metodám modelování mohou tradiční servery zvládnout tyto zátěže s výhodným poměrem cena/výkon a větší dostupností výpočetních prostředků. To eliminuje potřebu, aby firmy následovaly hlavní kapitálové investice do drahého hardware, který je zapotřebí pouze pro trénovací účely.
Mezitím je edge computing připraven stát se hlavním cílovým místem pro AI pracovní zátěže v blízké budoucnosti. Edge zahrnuje širokou škálu systémů a zpracovatelských schopností, od malých senzorových sítí po autonomní vozidla a lékařské diagnostiky. Tato migrace směrem k systémům na bázi edge nabízí mnoho výhod, včetně snížené latency, zlepšené bezpečnosti a zvýšené účinnosti.
Pro podporu rozvíjejícího se ekosystému edge computingu se očekává, že open-source platformy a vývojová prostředí sehrávají rozhodující roli. Na rozdíl od proprietárních řešení, jako je Nvidia CUDA, otevřené a kompatibilní ekosystémy jako Arm a x86 nabízejí kompatibilitu napříč různými požadavky na výpočetní schopnosti. Tato flexibilita umožňuje snadné škálování a přenášení řešení, usnadňující bezproblémovou integraci AI pracovních zátěží od zařízení malého měřítka po velké výpočetní prostředí.
Rychlý růst Internetu věcí (IoT) vyvolal dodatečnou potřebu škálovatelných řešení v oblasti edge computingu. S IoT jsou zařízení často menší a fungují s menší spotřebou energie, což zvyšuje důležitost vytvoření otevřeného ekosystému, který může vyhovět těmto specifickým požadavkům. Spolupráce mezi open-source platformami a rozšiřujícím se průmyslem IoT tak nabízí velký potenciál pro podporu inovací a dalšího rozvoje v oblasti AI.
