In letzter Zeit haben viele Technologiegiganten den Einsatz von Edge Computing beschleunigt. Am 7. Juni gab NVIDIA offiziell bekannt, dass es auf der Shanghai International Embedded Show 2023 vom 14. bis 16. Juni die für autonome Maschinen und viele andere eingebettete Anwendungen geeignete Edge-Computing-Plattform NVIDIA Jetson vorstellen und auf relevanter Software basierende ökologische Partnerlösungen vorstellen wird und Hardware in mehreren vertikalen Branchen wie Transport, Industrie und Robotik.
Der Kommunikationsriese Qualcomm arbeitet mit Nvidia im Bereich Edge Computing zusammen. Qualcomm gab kürzlich seinen Wandel von einem Kommunikationsunternehmen zu einem Edge-Computing-Unternehmen bekannt. Als führendes Unternehmen im globalen Kommunikationsbereich hat Qualcomm seine Dringlichkeit zum Ausdruck gebracht, schnell eine strategische Transformation durchzuführen, was die erneute Aufmerksamkeit des Marktes für Edge Computing geweckt hat.
Im Vergleich zu Cloud Computing, bei dem Software- und Hardwareressourcen zentral in großen Rechenzentren weit entfernt von Benutzern bereitgestellt werden, platziert Edge Computing Computerressourcen am „Rand“, näher an Benutzern oder Geräten, wodurch geringere Latenzzeiten, ein besserer Datenschutz und geringere Kosten erzielt werden.
Da KI Tausende von Branchen unterstützt, werden die Anwendungsszenarien von Text, Bildern, Videogenerierung, intelligentem Dialog, virtuellen Szenen usw. immer weiter bereichert. Die Rechenleistung eines einfachen großen Rechenzentrums wird diese Anforderungen nicht erfüllen können Die vielfältigen Anforderungen an die KI-Rechenleistung gehen in Richtung Verallgemeinerung, und die Edge-Seite ist eine der wichtigsten Komponenten im KI-Ökosystem. Edge Computing bietet natürliche Kosten-, Latenz- und Datenschutzvorteile. Es kann auch als Schnittstellenbrücke zur Vorverarbeitung umfangreicher und komplexer Anforderungen verwendet werden, bevor diese an große Modelle übergeben werden. Daher wird die Edge-Computing-Leistung immer wichtiger als Blutgefäß für die KI, um Tausende von Szenarien zu beeinflussen.
Der neueste Forschungsbericht von Minsheng Securities wies darauf hin, dass das Cloud-Großmodell als riesiges intelligentes Gehirn mit starker Selbstlernfähigkeit angesehen werden kann und alle Arten von Wissen, über das Menschen verfügen, aufnehmen und erlernen kann. Große Modelle werden am Edge eingesetzt, um sich an Edge-Szenarien und Rechenleistung anzupassen und die Fähigkeiten des intelligenten Gehirns zu nutzen. In einem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt wird Edge-Side-Künstliche Intelligenz Unternehmen sichere und effiziente Lösungen bieten und ihnen so dabei helfen, ihre führende Position zu behaupten. Künstliche Intelligenz am Rand ist derzeit die anspruchsvollste Richtung der künstlichen Intelligenz, da sich die künstliche Intelligenz eindeutig von der Cloud an den Rand verlagert hat.
Wir haben einen Sonderbericht „Edge Computing: Ein neuer Trend in der KI-Rechenleistung“ erstellt, der eine detaillierte Analyse der Investitionslogik von Edge Computing bietet. Es wurde geklärt, wie Edge Computing bei der Implementierung von KI-Anwendungen helfen kann, welche Glieder in der Industriekette voraussichtlich davon profitieren werden, und die Liste der wichtigsten Nutznießerunternehmen kann es gerne kostenlos anfordern.
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