Перемещающийся ландшафт нагрузок ИИ: от центров обработки данных до вычислений на краю

По мере того, как компании начинают осваивать потенциал искусственного интеллекта (ИИ) для своих бизнес-операций, пейзаж рабочих нагрузок в области ИИ претерпевает значительные изменения. Традиционно рабочие нагрузки по ИИ обрабатывались в центрах обработки данных, требуя специализированного и дорогостоящего оборудования для обучения моделей. Однако по мере развития области ИИ наблюдается тенденция к рабочим нагрузкам на основе вывода и оптимизации существующих моделей. Это изменение открывает новые возможности для использования ИИ как сервиса, предоставляемого крупными поставщиками облачных услуг.

В центре обработки данных наблюдается новейшая тенденция использования традиционных серверов для рабочих нагрузок по ИИ. Этот переход к более экономичным решениям представляет собой значительное преимущество для участников рынка центров обработки данных. Поскольку разрабатываются новые, более эффективные методы моделирования, традиционные серверы могут обрабатывать такие рабочие нагрузки при выгодном соотношении стоимости и производительности, а также большей доступности вычислений. Это исключает необходимость для компаний делать крупные капиталовложения в дорогостоящее оборудование, которое необходимо только для целей обучения.

Тем временем краевые вычисления готовятся стать основным направлением для рабочих нагрузок по ИИ в ближайшем будущем. Край включает в себя широкий спектр систем и возможностей обработки, от небольших датчиков до автономных автомобилей и медицинской диагностики. Этот переход к системам на краю предлагает многочисленные преимущества, включая снижение задержек, улучшенную безопасность и повышенную эффективность.

Для поддержки процветающей экосистемы краевых вычислений ожидается, что открытые платформы и среды разработки сыграют решающую роль. В отличие от закрытых решений, таких как CUDA от Nvidia, открытые и совместимые экосистемы, такие как Arm и x86, обеспечивают совместимость с различными потребностями вычислений. Эта гибкость обеспечивает легкость масштабирования и переносимость решений, облегчая безшовную интеграцию рабочих нагрузок по ИИ от устройств малого масштаба до обширных вычислительных сред.