Promjenjiva krajolika AI opterećenja: Od podatkovnih centara do rubnog računarstva
Kako tvrtke prihvaćaju potencijal umjetne inteligencije (AI) za svoje poslovne operacije, pejzaž AI opterećenja prolazi kroz značajnu promjenu. Tradicionalno, AI opterećenja su se obrađivala u podatkovnim centrima, zahtijevajući specijaliziranu i skupu opremu za obuku modela. Međutim, kako se područje AI razvija, postoji rastući trend prema opterećenjima temeljenim na zaključcima i optimizaciji postojećih modela. Ova promjena otvara nove mogućnosti za AI kao uslugu, koju pružaju glavni davatelji usluga u oblaku.
U podatkovnom centru postoji trend koji se pojavljuje u korištenju tradicionalnih poslužitelja za AI opterećenja. Ovaj potez prema ekonomičnijim rješenjima pruža značajnu prednost uspostavljenim igračima u poslovanju podatkovnim centrima. Kako se razvijaju noviji i učinkovitiji metodi modeliranja, tradicionalni poslužitelji mogu rješavati ta opterećenja s povoljnim omjerom cijene i performansi te veće raspoloživosti računske snage. To eliminira potrebu tvrtkama za velikim kapitalnim ulaganjima u skupu opremu koja je potrebna samo u svrhu obuke.
U međuvremenu, računarstvo ruba je spremno postati primarno odredište za AI opterećenja u bliskoj budućnosti. Rub obuhvaća širok raspon sustava i sposobnosti obrade, od malih senzorskih nizova do autonomnih vozila i medicinskih dijagnostika. Ovaj pomak prema sustavima baziranim na rubu nudi brojne prednosti, uključujući smanjenje latencije, poboljšanu sigurnost i povećanu učinkovitost.
Za podršku uspješnom ekosustavu računarstva ruba, očekuje se da će otvorene platforme i razvojna okruženja odigrati ključnu ulogu. Za razliku od vlasničkih rješenja, poput Nvidia-ine CUDA-e, otvoreni i kompatibilni ekosustavi poput Arm-a i x86 nude kompatibilnost s različitim računalnim potrebama. Ta fleksibilnost omogućuje lako skaliranje i prenošenje rješenja, olakšavajući integraciju AI opterećenja sa malih uređaja na velika računalna okruženja.
Brzi rast Internet stvari (IoT) stvorio je dodatnu potrebu za skalabilnim rješenjima u prostoru računarstva ruba. S IoT-om, uređaji su često manji i rade s manje energije, što je važno uspostaviti otvoreni ekosustav koji može udovoljiti tim specifičnim zahtjevima. Stoga suradnja između otvorenih platformi i rastuće industrije IoT-a ima veliki potencijal za poticanje inovacija i daljnji napredak u području AI.
Zaključno, pejzaž AI opterećenja mijenja se iz tradicionalnih podatkovnih centara u okruženja računarstva ruba. Iako podatkovni centri i dalje igraju važnu ulogu, pojava opterećenja temeljenih na zaključcima i optimizacija modela povećavaju potražnju za ekonomičnim rješenjima. Rub, sa svojim raznolikim sustavima i sposobnostima obrade, izranja kao budući centar za AI opterećenja. U trenutku kada se ovaj prijelaz odvija, otvorene platforme i razvojna okruženja igrat će ključnu ulogu u olakšavanju kompatibilnosti i skalabilnosti u pejzažu AI.
The source of the article is from the blog krama.net