Jadual Kandungan
Faedah Edge AI
Powerful Edge AI Platform
Kes Penggunaan untuk Edge AI
Rumah Peranti teknologi AI Bagaimana untuk memanfaatkan edge AI?

Bagaimana untuk memanfaatkan edge AI?

Apr 08, 2023 pm 12:01 PM
pengkomputeran awan tepi ai

Bagaimana untuk memanfaatkan edge AI?

Ringkasnya, edge AI merujuk kepada penggunaan aplikasi kecerdasan buatan dalam peranti medan. Tidak kira apa perniagaan anda, daripada pekerja di tingkat kilang pembuatan, kepada askar di medan perang, kepada doktor yang mendiagnosis pesakit di bilik hospital, edge AI boleh digunakan.

Aplikasi AI Edge diselesaikan oleh pengguna di pinggir rangkaian tempat data berada, bukannya oleh pusat data atau penyedia pengkomputeran awan. Dengan kemajuan terkini dalam teknologi pengkomputeran edge, kemungkinan untuk memanfaatkan kelebihan AI untuk kelebihan anda kini tidak berkesudahan.

Walau bagaimanapun, melaksanakan AI di pinggir memerlukan pemahaman keupayaan infrastruktur dan bekerjasama dengan rakan kongsi yang boleh menyediakan peralatan lasak yang boleh mengendalikan persekitaran yang lebih teruk dan kes penggunaan.

Faedah Edge AI

Apabila menggunakan aplikasi edge AI, anda boleh menikmati banyak kelebihan, membolehkan pengguna menukar data kepada nilai dalam masa nyata.

● Cerapan Masa Nyata – Berikan pengguna maklumat masa nyata, daripada risikan perniagaan kepada strategi ketenteraan kepada data kesihatan pesakit terkini.

● Keputusan Lebih Pantas – Pengguna boleh bertindak balas dengan lebih pantas kepada maklumat masa nyata dan membuat keputusan yang lebih pantas dan termaklum.

● Tingkatkan automasi – latih mesin atau peranti untuk melaksanakan tugas autonomi dan memaksimumkan kecekapan.

● Privasi Dipertingkat – Mendekatkan lebih banyak data ke tepi bermakna kurang data mesti dihantar ke awan, meningkatkan peluang pelanggaran data.

Peranti dikeraskan untuk edge AI

Memproses beban kerja AI kelebihan dalam masa nyata sambil melindungi peranti daripada bahaya alam sekitar seperti suhu, habuk, getaran, kelembapan, kuasa terhad, dsb. adalah satu cabaran yang besar . Peranti yang menyokong edge AI adalah kompleks untuk mereka bentuk dan selalunya hanya menyokong jenama tertentu bagi gugusan tepi.

Sebagai contoh, Silicon Mechanics telah mereka bentuk sistem tetulang tersuai yang menyokong dalaman yang serupa dengan sistem dalam kenderaan generasi semasa untuk digunakan di lapangan.

Dan sistem UK Argos datang prakonfigurasi dengan AI tepi dan beban kerja inferens. Ia beroperasi pada kuasa terhad, beroperasi pada julat suhu yang luas, dan tahan kepada habuk dan lembapan. Argos boleh memenuhi banyak keperluan dan menyokong GPU NVIDIA A100 untuk prestasi optimum. Selain itu, ia lebih menjimatkan kos daripada pilihan AWS dan tidak mempunyai kunci masuk vendor. Ia adalah cara yang ideal untuk menyampaikan beban kerja AI yang canggih kepada pengguna, tidak kira betapa kerasnya keadaan mereka beroperasi.

Powerful Edge AI Platform

Menggunakan versi keras teknologi yang disediakan oleh penyedia penyelesaian ialah satu lagi cara untuk memanfaatkan edge AI sepenuhnya. Sistem storan dan pengiraan modular boleh digunakan di mana-mana sahaja, membolehkan kami menyampaikan teknologi AI canggih dengan gabungan keselamatan, skala, ekonomi dan prestasi yang betul.

Penyelesaian ini menawarkan faedah berikut:

● Keselamatan yang dipertingkatkan melalui rangkaian peer-to-peer yang terletak di atas Ethernet, menjadikannya hampir mustahil untuk digodam atau disintermediate.

● Tingkatkan skala dengan meningkatkan kuasa pemprosesan storan anda, membolehkan kefungsian dan kapasiti berskala bersama.

● Seni bina kelebihan ringkas mengurangkan CAPEX sebanyak 5x dan OPEX sebanyak 4x berbanding seni bina Intel tradisional.

● Tambahkan CPU, GPU dan juga TPU pada storan untuk mengoptimumkan prestasi analitis di bahagian tepi.

Kes Penggunaan untuk Edge AI

Aplikasi AI Edge boleh memberikan faedah dalam banyak industri, dengan syarat peranti lasak itu boleh mengendalikan apa jua persekitaran yang anda gunakan. Komponen tepi yang dikeraskan tersedia untuk pelbagai jenis kes penggunaan, termasuk:

● Kepintaran Geospatial

● Penglihatan Komputer

● Inferens Tepi

● Komputer Visi

● Pengesanan Objek

● Sentinel Tanpa Nama

Ini hanyalah beberapa daripada banyak kes penggunaan baharu yang muncul untuk edge AI. Kuncinya ialah mempunyai rakan kongsi infrastruktur yang membantu memanfaatkan sepenuhnya penggunaan AI yang canggih.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk memanfaatkan edge AI?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Gergasi pengkomputeran awan melancarkan pertempuran undang-undang: Amazon menyaman Nokia atas pelanggaran paten Gergasi pengkomputeran awan melancarkan pertempuran undang-undang: Amazon menyaman Nokia atas pelanggaran paten Jul 31, 2024 pm 12:47 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 31 Julai, gergasi teknologi Amazon menyaman syarikat telekomunikasi Finland Nokia di mahkamah persekutuan Delaware pada hari Selasa, menuduhnya melanggar lebih daripada sedozen paten Amazon yang berkaitan dengan teknologi pengkomputeran awan. 1. Amazon menyatakan dalam tuntutan mahkamah bahawa Nokia menyalahgunakan teknologi berkaitan Perkhidmatan Pengkomputeran Awan Amazon (AWS), termasuk infrastruktur pengkomputeran awan, keselamatan dan teknologi prestasi, untuk meningkatkan produk perkhidmatan awannya sendiri. Amazon melancarkan AWS pada 2006 dan teknologi pengkomputeran awan terobosannya telah dibangunkan sejak awal 2000-an, kata aduan itu. "Amazon adalah perintis dalam pengkomputeran awan, dan kini Nokia menggunakan inovasi pengkomputeran awan yang dipatenkan Amazon tanpa kebenaran," bunyi aduan itu. Amazon meminta mahkamah untuk injunksi untuk menyekat

Amalan Terbaik Pengkomputeran Awan C++: Penerapan, Pengurusan dan Pertimbangan Kebolehskalaan Amalan Terbaik Pengkomputeran Awan C++: Penerapan, Pengurusan dan Pertimbangan Kebolehskalaan Jun 01, 2024 pm 05:51 PM

Untuk mencapai penggunaan aplikasi awan C++ yang berkesan, amalan terbaik termasuk: penggunaan kontena, menggunakan bekas seperti Docker. Gunakan CI/CD untuk mengautomasikan proses keluaran. Gunakan kawalan versi untuk mengurus perubahan kod. Laksanakan pengelogan dan pemantauan untuk mengesan kesihatan aplikasi. Gunakan penskalaan automatik untuk mengoptimumkan penggunaan sumber. Urus infrastruktur aplikasi dengan perkhidmatan pengurusan awan. Gunakan penskalaan mendatar dan penskalaan menegak untuk melaraskan kapasiti aplikasi berdasarkan permintaan.

Alternatif aplikasi teknologi Golang dalam bidang pengkomputeran awan Alternatif aplikasi teknologi Golang dalam bidang pengkomputeran awan May 09, 2024 pm 03:36 PM

Alternatif pengkomputeran awan Golang termasuk: Node.js (ringan, dipacu peristiwa), Python (kemudahan penggunaan, keupayaan sains data), Java (stabil, prestasi tinggi) dan Rust (keselamatan, selaras). Memilih alternatif yang paling sesuai bergantung pada keperluan aplikasi, ekosistem, kemahiran pasukan dan kebolehskalaan.

Apabila permintaan meningkat dalam era kecerdasan buatan, AWS, Microsoft dan Google terus melabur dalam pengkomputeran awan Apabila permintaan meningkat dalam era kecerdasan buatan, AWS, Microsoft dan Google terus melabur dalam pengkomputeran awan May 06, 2024 pm 04:22 PM

Pertumbuhan tiga gergasi pengkomputeran awan tidak menunjukkan tanda-tanda akan perlahan sehingga 2024, dengan Amazon, Microsoft dan Google semuanya menjana lebih banyak hasil dalam pengkomputeran awan berbanding sebelum ini. Ketiga-tiga vendor awan baru-baru ini telah melaporkan pendapatan, meneruskan strategi berbilang tahun pertumbuhan hasil yang konsisten. Pada 25 April, Google dan Microsoft mengumumkan keputusan mereka. Pada suku pertama tahun fiskal Alphabet 2024, hasil Google Cloud ialah AS$9.57 bilion, peningkatan tahun ke tahun sebanyak 28%. Pendapatan awan Microsoft ialah $35.1 bilion, peningkatan tahun ke tahun sebanyak 23%. Pada 30 April, Perkhidmatan Web Amazon (AWS) melaporkan hasil sebanyak AS$25 bilion, peningkatan tahun ke tahun sebanyak 17%, berada dalam kedudukan antara tiga gergasi. Penyedia pengkomputeran awan mempunyai banyak perkara yang menggembirakan, dengan kadar pertumbuhan tiga peneraju pasaran pada masa lalu

Pengkomputeran Awan Java: Strategi dan Langkah Migrasi Awan Pengkomputeran Awan Java: Strategi dan Langkah Migrasi Awan Jun 05, 2024 pm 03:54 PM

Migrasi awan Java melibatkan pemindahan aplikasi dan data ke platform awan untuk mendapatkan faedah seperti penskalaan, keanjalan dan pengoptimuman kos. Amalan terbaik termasuk: Nilai sepenuhnya kelayakan penghijrahan dan potensi cabaran. Berhijrah secara berperingkat untuk mengurangkan risiko. Gunakan prinsip utama awan dan bina aplikasi asli awan di mana mungkin. Gunakan kontena untuk memudahkan penghijrahan dan meningkatkan kemudahalihan. Permudahkan proses migrasi dengan automasi. Langkah migrasi awan meliputi perancangan dan penilaian, menyediakan persekitaran sasaran, memindahkan aplikasi, memindahkan data, ujian dan pengesahan serta pengoptimuman dan pemantauan. Dengan mengikuti amalan ini, pembangun Java boleh berjaya berhijrah ke awan dan meraih faedah pengkomputeran awan, mengurangkan risiko dan memastikan migrasi berjaya melalui migrasi automatik dan berperingkat.

Integrasi PHP REST API dan platform pengkomputeran awan Integrasi PHP REST API dan platform pengkomputeran awan Jun 04, 2024 pm 03:52 PM

Kelebihan mengintegrasikan PHPRESTAPI dengan platform pengkomputeran awan: kebolehskalaan, kebolehpercayaan dan keanjalan. Langkah: 1. Buat akaun projek dan perkhidmatan GCP. 2. Pasang pustaka GoogleAPIPPHP. 3. Mulakan perpustakaan klien GCP. 4. Bangunkan titik akhir REST API. Amalan terbaik: gunakan caching, kendalikan ralat, hadkan kadar permintaan, gunakan HTTPS. Kes praktikal: Muat naik fail ke Google Cloud Storage menggunakan pustaka klien Cloud Storage.

Adakah aplikasi teknologi Golang dalam bidang pengkomputeran awan memerlukan kos yang tinggi? Adakah aplikasi teknologi Golang dalam bidang pengkomputeran awan memerlukan kos yang tinggi? May 09, 2024 pm 02:00 PM

Golang berdaya maju dari segi ekonomi dalam pengkomputeran awan kerana ia menyusun terus kepada kod asli, ringan pada masa jalan dan mempunyai kesesuaian yang sangat baik. Faktor ini boleh mengurangkan kos dengan mengurangkan keperluan sumber pengkomputeran awan, meningkatkan prestasi dan memudahkan pengurusan.

Pengkomputeran Awan Java: Panduan untuk Strategi Ketersediaan Tinggi dan Toleransi Kesalahan Pengkomputeran Awan Java: Panduan untuk Strategi Ketersediaan Tinggi dan Toleransi Kesalahan Jun 01, 2024 pm 01:00 PM

Artikel ini menyediakan panduan tentang ketersediaan tinggi dan strategi toleransi kesalahan untuk aplikasi pengkomputeran awan Java, termasuk strategi berikut: Strategi ketersediaan tinggi: Pengimbangan beban Penskalaan automatik Penggunaan berlebihan Kegigihan pelbagai wilayah Kegigihan Failover Strategi toleransi kesalahan: Mekanisme cuba semula Gangguan litar Tamat masa operasi Idempoten dan panggilan balik Ralat lantunan mengendalikan kes praktikal menunjukkan penggunaan strategi ini dalam senario yang berbeza, seperti pengimbangan beban dan penskalaan automatik untuk mengatasi trafik puncak, penggunaan berlebihan dan kegagalan untuk meningkatkan kebolehpercayaan, dan mencuba semula mekanisme dan operasi idempoten untuk mengelakkan kehilangan data.

See all articles