Aktuálne zmeny v zaťažení AI práce: Od dátových centier po Edge Computing
Ako spoločnosti prijímajú potenciál umelej inteligencie (AI) pre svoje obchodné operácie, prostredie AI pracovných záťaží prechádza významnou zmenou. Tradične sa AI pracovné záťaže spracovávali v dátových centrách, vyžadovali špecializovaný a drahý hardvér na trénovanie modelov. Avšak, ako sa oblasť AI zreľuje, pozorujeme rastúcu tendenciu k záťažiam založeným na inferencii a optimalizácii existujúcich modelov. Táto zmena otvára nové príležitosti pre AI ako službu, poskytovanú hlavnými poskytovateľmi cloudových služieb.
V dátovom centre sa začína šíriť trend využívania tradičných serverov pre AI záťaže. Tento presun k cenovo efektívnym riešeniam predstavuje významnú výhodu pre etablovaných hráčov v oblasti dátových centier. S rozvojom nových a účinnejších metód modelovania môžu tradičné servery zvládnuť tieto pracovné záťaže s priaznivým pomerom cena/výkon a väčšou dostupnosťou výpočtových zdrojov. To eliminuje potrebu, aby spoločnosti robili veľké kapitálové investície do drahého hardvéru, ktorý je potrebný len na účely trénovania.
Medzitým je hrana počítačov určená stať sa hlavným miestom pre AI záťaže v blízkej budúcnosti. Hrana zahŕňa širokú škálu systémov a spracovateľských schopností, od malých senzorových polí až po autonómne vozidlá a lekárske diagnostiky. Táto migrácia smerom k systémom založeným na hrane ponúka mnohé výhody, vrátane zníženia oneskorenia, zlepšenej bezpečnosti a zvýšenej účinnosti.
Na podporu prosperujúceho ekosystému hranej počítačov sa očakáva, že otvorené platformy a vývojové prostredia budú zohrávať kľúčovú úlohu. Na rozdiel od vlastných riešení, ako je Nvidia’s CUDA, otvorené a kompatibilné ekosystémy ako Arm a x86 ponúkajú kompatibilitu pre rôzne výpočtové potreby. Táto flexibilita umožňuje jednoduché škálovanie a portovanie riešení, čo uľahčuje bezproblémovú integráciu AI záťaží od malých zariadení až po veľké počítačové prostredia.
Rýchly rast Internetu vecí (IoT) vytvára ďalšiu potrebu škálovateľných riešení v prostredí hranej počítačov. S IoT sú zariadenia často menšie a fungujú s nižšou spotrebou energie, a preto je dôležité vytvoriť otvorený ekosystém, ktorý dokáže vyhovieť týmto špecifickým požiadavkám. Spolupráca medzi otvorenými platformami a rozrastajúcim sa priemyslom IoT nesie veľký potenciál pre inovácie a ďalší pokrok v oblasti AI.
Na záver, prostredie AI záťaží sa posúva z tradičných dátových centier do prostredia hranej počítačov. Zatiaľ čo dátové centrá stále zohrávajú dôležitú úlohu, nástup záťaží založených na inferencii a optimalizácia modelov vytvára dopyt po cenovo efektívnych riešeniach. Hrana, s jej rôznorodou škálou systémov a spracovateľských schopností, sa stáva budúcim centrom pre AI záťaže. Ako sa táto zmena odvíja, otvorené platformy a vývojové prostredia budú zohrávať kľúčovú úlohu pri zabezpečení kompatibility a škálovateľnosti v rámci AI prostredia.
The source of the article is from the blog regiozottegem.be