人工知能がエッジ コンピューティングをどのように再構築するか
エッジではどのくらいのコンピューティング能力が必要ですか?エッジ AI にはどれくらいのメモリとストレージがあれば十分ですか? AI によって、より多くのより高速な処理、ストレージ、メモリを必要とする革新的なアプリケーションへの扉が開かれるにつれ、最小要件も増大しています。今日のメモリおよびストレージ テクノロジは、これらの困難な新しいエッジ アプリケーションの厳しい要件をどのように満たしているのでしょうか?
「エッジ」の意味
エッジには、データが最終的にはサーバーの外部で特定の処理が行われる分散アプリケーションが含まれます。データセンターに送信されます。その主なアイデアは、処理のためにすべてのデータをインターネット経由でサーバーに送信することを回避し、その代わりにデータを収集場所の近くで処理できるようにすることで、長いデータの往復によって引き起こされる遅延の問題を回避し、ほぼリアルタイムのデータ処理を実現することです。 -現場の反応。
エッジは、サーバーからエンドポイントまでの距離に基づいて大まかに分割されます。いわゆるニアエッジには、データセンターに近いアプリケーション、場合によっては同じ建物内にあるアプリケーションも含まれる場合があります。自動運転車などのアプリケーションでは、この傾向は対極になります。重複する特徴は、従来はデータセンターに送信されていたデータをエッジ システムが処理することであり、これは多くの業界で実用化されています。
産業エッジにおけるデータ遅延と帯域幅
産業アプリケーションでは、エッジ コンピューターはセンサーや他のデバイスから入力を受信するように設計されていることがよくあります。そして、入力に対して対応する操作を実行します。たとえば、予防保守では、音響、振動、温度、または圧力センサーの測定値を取得し、それらを分析して軽微な機械の故障を示す異常を特定します。
マシンは、ただちにオフラインにすることも、必要に応じて、致命的な障害が発生する前にメンテナンスのためにオフラインにすることもできます。応答時間は速くなければなりませんが、データ量は少なくなければなりません。しかし、人工知能はこれらのエッジシステムに圧力をかけています。
エッジ処理負荷に対する人工知能の影響
人工知能は、コンピューター システムにさまざまな負荷をもたらします。 AI ワークロードには、より高速なプロセッサ、より多くのメモリ、強力な GPU が必要です。たとえば、AOI は PCB 検査で広く使用されており、高速カメラからのビデオ入力を使用して欠落コンポーネントや品質欠陥を特定します。実際、同様の外観検査技術は農業などのさまざまな業界で広く使用されており、製品の欠陥や変色を特定するために使用できます。
ビデオ入力で複雑なアルゴリズムを実行するには、電力を大量に消費する GPU カードの並列処理機能、効率的かつ正確な AI 推論のためのより多くのメモリ、効率的かつ正確な AI 推論のためのより多くのストレージ スペースが必要です。追加データ用ですが、これはデータセンターにすでに存在します。
データセンターのパワーをエッジにもたらす
本質的に、エッジで AI タスクを処理するために、データセンター間のエッジとギャップ。温度管理されたデータセンターに隠されたサーバーには、特定の大量の負荷を処理し、システムの迅速な動作を維持するためのテラバイトのメモリと大規模なストレージが搭載されています。
しかし、データセンターから遠く離れた場所での推論となると、状況は異なります。エッジ コンピューターはこのようなのどかな環境を好まないため、過酷な環境に耐える必要があります。エッジには、理想的とは言えない条件を考慮しながら最大のパフォーマンスを追求するハードウェアが必要です。
エッジ ハードウェア
人工知能を産業エッジに追加するには、タスクに適したハードウェアが必要です。極端な温度、振動、スペースの制約に対処できる産業用コンピューターは必須です。特に、最も多作な AI アプリケーションであるビジョン システムには、効率的な AI 推論をサポートするメモリ、入力データ用のストレージ、カメラの追加をサポートする PoE の 3 つが必要です。
最新の DDR5 は、より小さなスペースでより多くのメモリを搭載できます。 DDR4 の 2 倍の速度と 4 倍の容量により、エッジでより高いメモリ容量を実現し、同じ設置面積内で利用可能なスペースとリソースをより効率的に利用できます。
データはサーバーに到達するか、エッジに一定期間留まる必要があるため、エッジ アプリケーションでは容量を拡張する必要があるため、一時ストレージとして SSD が必要になります。 SATA から NVMe への移行により、高速化とパフォーマンスの向上への扉が開かれ、今後発売される NVMe PCIe G4X4 SSD は、Cervoz 製品ラインの最新の SSD であり、これらのアプリケーションに産業用パフォーマンスを提供します。
ビジュアル システムにはカメラが必要です。 PoE は、高速カメラをシステムに追加する最も簡単かつ効率的な方法で、1 本のケーブルで電力とデータ伝送を提供します。 Cervoz の PoE イーサネット モジュラー PCIe 拡張カードは、小型電源プラグインでこの機能を追加します。
エッジで人工知能を有利にスタートしましょう
産業用コンピューターと産業用グレードのメモリを組み合わせて、エッジを獲得したいと考えている企業向けストレージの組み合わせにより、過酷なエッジ環境に耐える信頼性と、ネットワークのエッジで次世代 AI テクノロジーを実現するために必要な機能が提供されます。
以上が人工知能がエッジ コンピューティングをどのように再構築するかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

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6 月 18 日のこのサイトのニュースによると、サムスン セミコンダクターは最近、最新の QLC フラッシュ メモリ (v7) を搭載した次世代データセンター グレードのソリッド ステート ドライブ BM1743 をテクノロジー ブログで紹介しました。 ▲Samsung QLCデータセンターグレードのソリッドステートドライブBM1743 4月のTrendForceによると、QLCデータセンターグレードのソリッドステートドライブの分野で、SamsungとSK Hynixの子会社であるSolidigmだけが企業向け顧客検証に合格したという。その時。前世代の v5QLCV-NAND (このサイトの注: Samsung v6V-NAND には QLC 製品がありません) と比較して、Samsung v7QLCV-NAND フラッシュ メモリは積層数がほぼ 2 倍になり、記憶密度も大幅に向上しました。同時に、v7QLCV-NAND の滑らかさ

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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