假如有人關注人工智能(AI)經(jīng)過討論，我們會發(fā)現(xiàn)有幾個主題促進了人工智能的發(fā)展。盡管生成型人工智能使用大型語言模型(LLM)獲得推理智能的類人能力已經(jīng)成為人們關注的焦點，但是現(xiàn)在將人工智能應用于物聯(lián)網(wǎng)，(IoT)智能設備在中間的方式也被認為是成熟的。

邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)系。

這是物聯(lián)網(wǎng)內部的計算，所以這是“邊緣”的計算。雖然物聯(lián)網(wǎng)和邊緣這兩個術語經(jīng)常被交換和使用，但必須澄清，物聯(lián)網(wǎng)是設備所在的地方，邊緣計算發(fā)生在設備上。為了進一步定義，物聯(lián)網(wǎng)設備通常需要連接到互聯(lián)網(wǎng)才能工作，邊緣設備可能會在其生命周期的大部分時間內斷開連接，只是偶爾連接到用于處理互聯(lián)網(wǎng)的云數(shù)據(jù)中心。

為邊緣應用創(chuàng)建硬件，需要考慮具體計算性能、功耗和經(jīng)濟條件的全新設計。IT行業(yè)一直在努力讓邊緣計算變得更好，考慮到這些核心趨勢。

物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)狀發(fā)展規(guī)模。

到2030年，從智能手機到攝像頭，再到智能家居設備，預計將有超過1250億個物聯(lián)網(wǎng)設備連接到互聯(lián)網(wǎng)。這些設備中的每一個都會產生大量的數(shù)據(jù)進行分析，其中80%以視頻和圖像的形式存在。到目前為止，雖然我們已經(jīng)知道物聯(lián)網(wǎng)中有大量的數(shù)據(jù)，但即使有與云的連接，我們也只分析了一小部分數(shù)據(jù)。

越來越重視隱私、安全和帶寬，導致數(shù)據(jù)處理在物聯(lián)網(wǎng)的邊緣，離它的來源更近。那么，人工智能的作用是什么呢？目前，人工智能技術主要是為云計算運營設計的。與邊緣設備不同，云計算具有成本、功耗和可擴展性限制。

AI平臺為下一代計算機視覺應用開發(fā)企業(yè)提供實用的邊緣人工智能推理解決方案。人工智能原生的集成硬件和軟件解決方案簡化了實際部署，為用戶提供了友好的開發(fā)和集成路徑。它采用了PCIe卡和視覺就緒系統(tǒng)等行業(yè)標準外觀，簡化了人工智能與業(yè)務應用的集成，滿足了當今的市場需求。

數(shù)據(jù)流技術是什么？

數(shù)據(jù)流計算機專注于數(shù)據(jù)移動的優(yōu)化應用，并利用數(shù)千個微小的‘數(shù)據(jù)流核心’之間的大規(guī)模并行性，在性能、空間和功耗方面提供數(shù)量級優(yōu)勢。提供了行業(yè)領先的性能、可用性和效率，而成本只是現(xiàn)有解決方案的一小部分。該技術可以擴展不斷增加的部署項目，企業(yè)的嵌入式安全引擎可以通過加密來保護數(shù)據(jù)和信息，從而保證敏感生物識別數(shù)據(jù)的安全。

該技術可以集成到AI加速卡、AI加速板和AI加速視覺就緒系統(tǒng)中，供公眾使用。這樣中小企業(yè)就可以加快使用速度，簡化現(xiàn)場安裝。即時軟件開發(fā)，計算機視覺應用和自然語言處理(NLP)為用戶提供易于使用的友好神經(jīng)網(wǎng)絡，旨在將人工智能集成到設備中。作為消費者，我們可能一開始并沒有意識到計算能力正在獲得這種渦輪增壓。因為，沒有一個普通用戶會考慮這些操作是否涉及使用32個浮點數(shù)據(jù)的機器學習網(wǎng)絡，并使用標準的反向傳播技術來準確訓練人工智能模型。

這里需要知道的是，人工智能模型通常使用強大、昂貴、耗能的圖形處理單元。(GPU)在過去，這些模型經(jīng)常直接用于同一硬件的推理，在云數(shù)據(jù)中心進行訓練。這種硬件不再需要實現(xiàn)高推理精度，但今天的挑戰(zhàn)是如何有效地將這些模型部署到成本低、在網(wǎng)絡邊緣運行功耗有限的設備上。

邊緣將繼續(xù)變得更加智能化、銳利化和大，我們需要確保能夠控制這種新型設備的智能化，使其發(fā)揮最大的效率。

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