Ο Εξελισσόμενος Τοπίο των Φορτίων Εργασίας Τεχνητής Νοημοσύνης: Από τα Κέντρα Δεδομένων στο Edge Computing
Καθώς οι εταιρείες αποδέχονται τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης (AI) για τις επιχειρηματικές τους δραστηριότητες, το τοπίο των φορτώσεων εργασίας της AI υφίσταται σημαντική αλλαγή. Παραδοσιακά, οι φορτώσεις εργασίας της AI έχουν επεξεργαστεί σε κέντρα δεδομένων, απαιτώντας εξειδικευμένο και ακριβό υλικό για την εκπαίδευση μοντέλων. Ωστόσο, με την ωρίμανση του τομέα της AI, υπάρχει μια αυξανόμενη τάση προς τις φορτώσεις εργασίας βασισμένες σε εκτιμήσεις και την βελτιστοποίηση των υπαρχόντων μοντέλων. Αυτή η μετατόπιση ανοίγει νέες ευκαιρίες για την AI ως υπηρεσία, που παρέχεται από μεγάλους παρόχους υπηρεσιών στο cloud.
Στο κέντρο δεδομένων, υπάρχει μια αναδυόμενη τάση χρήσης παραδοσιακών διακομιστών για τις φορτώσεις εργασίας της AI. Αυτή η μετάβαση σε περισσότερο κοστο-αποτελεσματικές λύσεις προσφέρει σημαντικό πλεονέκτημα για τους καθιερωμένους παίκτες στον τομέα των κέντρων δεδομένων. Καθώς αναπτύσσονται νεώτερες και πιο αποδοτικές μεθόδοι μοντελοποίησης, οι παραδοσιακοί διακομιστές μπορούν να χειριστούν αυτές τις φορτώσεις εργασίας με έναν ευνοϊκό λόγο κόστους/απόδοσης και μεγαλύτερη διαθεσιμότητα υπολογιστικών πόρων. Αυτό εξαλείφει την ανάγκη για τις εταιρείες να κάνουν σημαντικές κεφαλαιακές επενδύσεις σε ακριβό υλικό που χρειάζεται μόνο για εκπαίδευση.
Ταυτόχρονα, το edge computing εξελίσσεται για να γίνει ο κύριος προορισμός για τις φορτώσεις εργασίας της AI στο μέλλον. Το edge περιλαμβάνει μια ευρεία γκάμα συστημάτων και δυνατοτήτων επεξεργασίας, από μικρές συστοιχίες αισθητήρων μέχρι αυτόνομα οχήματα και ιατρικές διαγνώσεις. Αυτή η μετακίνηση προς συστήματα βασισμένα σε edge προσφέρει πολλαπλά οφέλη, συμπεριλαμβανομένης της μείωσης της καθυστέρησης, της βελτίωσης της ασφάλειας και της αύξησης της απόδοσης.
Για να υποστηριχθεί το ανθηρό οικοσύστημα του edge computing, αναμένεται να διαδραματίσουν καίριο ρόλο οι πλατφόρμες και τα περιβάλλοντα ανάπτυξης ανοικτού κώδικα. Σε αντίθεση με τις εξαιρετικές λύσεις, όπως το CUDA της Nvidia, οι ανοικτές και συμβατές οικοσυστήματα όπως Arm και x86 προσφέρουν συμβατότητα σε διάφορες ανάγκες υπολογισμού. Αυτή η ευελιξία δυνατοποιεί εύκολη κλιμάκωση και προσαρμογή λύσεων, διευκολύνοντας την ομαλή ενσωμάτωση των φορτώσεων εργασίας της AI από συσκευές μικρής κλίμακας έως μεγάλου κλίμακας υπολογιστικά περιβάλλοντα.
The source of the article is from the blog foodnext.nl