Kesan Kecerdasan Buatan ada di mana-mana: dari pusat data ke tepi
Kecerdasan buatan generatif telah menjadi daya penggerak penting untuk transformasi kecerdasan buatan dan telah memberi impak yang luas dan meluas dalam kehidupan seharian kita. Pada tahun lalu, teknologi kecerdasan buatan telah secara beransur-ansur menembusi kehidupan pengguna. Berita dan pengumuman produk daripada MWC 2024 menyerlahkan potensi aplikasi AI generasi akan datang. Teknologi ini akan berada di mana-mana, disepadukan terus ke dalam peranti tepi dan titik akhir, memacu kreativiti dan komunikasi ke tahap yang tidak pernah berlaku sebelum ini.
"Kepintaran buatan tepi" merujuk kepada penggunaan algoritma kecerdasan buatan ke dalam infrastruktur tepi rangkaian dan terus ke terminal, seperti telefon pintar, kamera, penderia dan peranti IoT, dengan itu mencapai tanpa bergantung pada pelayan awan Pemprosesan masa nyata dan membuat keputusan . Penyahpusatan pemprosesan AI ini menawarkan beberapa kelebihan, termasuk kependaman yang dikurangkan, privasi yang dipertingkatkan dan kebolehpercayaan yang lebih baik apabila sambungan internet adalah terhad.
Sebagai contoh, katakan jam tangan pintar anda mempunyai keupayaan kelebihan AI. Ini bermakna jam tangan boleh melakukan beberapa tugas secara tempatan tanpa perlu bergantung pada perkhidmatan awan. Contohnya, jam tangan boleh memanfaatkan model kecerdasan buatan terbina dalam untuk melaksanakan tugas seperti pengecaman pertuturan, terjemahan dan pemantauan kesihatan untuk menyediakan masa tindak balas yang pantas. Pendekatan untuk pengkomputeran tepi ini bukan sahaja mempercepatkan pemprosesan, ia juga membantu melindungi privasi peribadi kerana ia mengurangkan keperluan untuk pelayan luaran untuk menghantar data.
Kunci kepada kelebihan kecerdasan buatan terletak pada keupayaan penaakulan yang cekap, iaitu, menggunakan model kecerdasan buatan terlatih untuk membuat ramalan atau keputusan. Untuk meningkatkan prestasi, teknologi memori khusus perlu digunakan dan disesuaikan dengan keperluan khusus peranti akhir. Memandangkan model yang lebih besar memberikan ketepatan yang lebih besar dan ketepatan hasil, keperluan untuk kapasiti memori dan lebar jalur yang lebih besar akan terus berkembang dalam kekangan kuasa peranti dan ruang.
Pereka bentuk mempunyai pelbagai pilihan apabila memilih memori untuk inferens AI/ML, tetapi apabila ia berkaitan dengan lebar jalur parameter utama, memori GDDR berfungsi dengan baik. Untuk telefon mudah alih dan banyak peranti IoT, penggunaan kuasa dan kekangan ruang adalah kritikal, menjadikan LPDDR sebagai memori pilihan. Apabila memilih memori untuk inferens AI tepi, anda perlu mencapai keseimbangan yang betul antara lebar jalur, kapasiti, penggunaan kuasa dan faktor bentuk padat.
Mengamankan peranti tepi dan titik akhir adalah penting. Peranti ini memainkan peranan penting dalam mengumpul dan memproses data sensitif, daripada maklumat peribadi kepada cerapan perniagaan proprietari, menjadikannya sasaran bernilai tinggi untuk serangan siber. Untuk melindungi peranti AI daripada pelbagai potensi ancaman, seperti perisian hasad, pelanggaran data dan akses tanpa kebenaran, adalah penting untuk melaksanakan langkah keselamatan yang kukuh. Ini memerlukan penggunaan protokol penyulitan, mekanisme but selamat dan ciri keselamatan berasaskan perkakasan untuk memastikan perlindungan semasa penghantaran data dan storan semasa rehat.
Peningkatan kecerdasan buatan edge membawa peluang baharu untuk kreativiti, inovasi dan pengalaman yang diperibadikan. Walau bagaimanapun, untuk merealisasikan potensi penuh AI, teknologi memori untuk inferens dan mengamankan peranti kelebihan mesti terus berkembang.
Pengawal antara muka memori Rambus menyediakan prestasi memori lebar jalur tinggi, kependaman rendah untuk GDDR dan LPDDR untuk memenuhi keperluan penaakulan kecerdasan buatan semasa dan masa hadapan. Di samping itu, Rambus mempunyai portfolio IP keselamatan yang luas yang membolehkan keselamatan termaju di peringkat perkakasan untuk melindungi aplikasi AI pada peranti pinggir dan titik akhir.
Atas ialah kandungan terperinci Kesan Kecerdasan Buatan ada di mana-mana: dari pusat data ke tepi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Apabila menukar rentetan ke objek dalam vue.js, json.parse () lebih disukai untuk rentetan json standard. Untuk rentetan JSON yang tidak standard, rentetan boleh diproses dengan menggunakan ungkapan biasa dan mengurangkan kaedah mengikut format atau url yang dikodkan. Pilih kaedah yang sesuai mengikut format rentetan dan perhatikan isu keselamatan dan pengekodan untuk mengelakkan pepijat.

Artikel ini memperkenalkan operasi pangkalan data MySQL. Pertama, anda perlu memasang klien MySQL, seperti MySqlworkbench atau Command Line Client. 1. Gunakan perintah MySQL-Uroot-P untuk menyambung ke pelayan dan log masuk dengan kata laluan akaun root; 2. Gunakan CreateTatabase untuk membuat pangkalan data, dan gunakan Pilih pangkalan data; 3. Gunakan createtable untuk membuat jadual, menentukan medan dan jenis data; 4. Gunakan InsertInto untuk memasukkan data, data pertanyaan, kemas kini data dengan kemas kini, dan padam data dengan padam. Hanya dengan menguasai langkah -langkah ini, belajar menangani masalah biasa dan mengoptimumkan prestasi pangkalan data anda boleh menggunakan MySQL dengan cekap.

Terdapat banyak sebab mengapa permulaan MySQL gagal, dan ia boleh didiagnosis dengan memeriksa log ralat. Penyebab umum termasuk konflik pelabuhan (periksa penghunian pelabuhan dan ubah suai konfigurasi), isu kebenaran (periksa keizinan pengguna yang menjalankan perkhidmatan), ralat fail konfigurasi (periksa tetapan parameter), rasuah direktori data (memulihkan data atau membina semula ruang meja), isu ruang jadual InnoDB (semak fail ibdata1) Apabila menyelesaikan masalah, anda harus menganalisisnya berdasarkan log ralat, cari punca utama masalah, dan mengembangkan tabiat sandaran data secara teratur untuk mencegah dan menyelesaikan masalah.

Untuk menetapkan masa untuk Vue Axios, kita boleh membuat contoh Axios dan menentukan pilihan masa tamat: dalam tetapan global: vue.prototype. $ Axios = axios.create ({timeout: 5000}); Dalam satu permintaan: ini. $ axios.get ('/api/pengguna', {timeout: 10000}).

Cecair memproses 7 juta rekod dan membuat peta interaktif dengan teknologi geospatial. Artikel ini meneroka cara memproses lebih dari 7 juta rekod menggunakan Laravel dan MySQL dan mengubahnya menjadi visualisasi peta interaktif. Keperluan Projek Cabaran Awal: Ekstrak Wawasan berharga menggunakan 7 juta rekod dalam pangkalan data MySQL. Ramai orang mula -mula mempertimbangkan bahasa pengaturcaraan, tetapi mengabaikan pangkalan data itu sendiri: Bolehkah ia memenuhi keperluan? Adakah penghijrahan data atau pelarasan struktur diperlukan? Bolehkah MySQL menahan beban data yang besar? Analisis awal: Penapis utama dan sifat perlu dikenalpasti. Selepas analisis, didapati bahawa hanya beberapa atribut yang berkaitan dengan penyelesaiannya. Kami mengesahkan kemungkinan penapis dan menetapkan beberapa sekatan untuk mengoptimumkan carian. Carian Peta Berdasarkan Bandar

Pengoptimuman prestasi MySQL perlu bermula dari tiga aspek: konfigurasi pemasangan, pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan, pemantauan dan penalaan. 1. Selepas pemasangan, anda perlu menyesuaikan fail my.cnf mengikut konfigurasi pelayan, seperti parameter innodb_buffer_pool_size, dan tutup query_cache_size; 2. Buat indeks yang sesuai untuk mengelakkan indeks yang berlebihan, dan mengoptimumkan pernyataan pertanyaan, seperti menggunakan perintah menjelaskan untuk menganalisis pelan pelaksanaan; 3. Gunakan alat pemantauan MySQL sendiri (ShowProcessList, ShowStatus) untuk memantau kesihatan pangkalan data, dan kerap membuat semula dan mengatur pangkalan data. Hanya dengan terus mengoptimumkan langkah -langkah ini, prestasi pangkalan data MySQL diperbaiki.

Jurutera Backend Senior Remote Company Kekosongan Syarikat: Lokasi Lokasi: Jauh Pejabat Jauh Jenis: Gaji sepenuh masa: $ 130,000- $ 140,000 Penerangan Pekerjaan Mengambil bahagian dalam penyelidikan dan pembangunan aplikasi mudah alih Circle dan ciri-ciri berkaitan API awam yang meliputi keseluruhan kitaran hayat pembangunan perisian. Tanggungjawab utama kerja pembangunan secara bebas berdasarkan rubyonrails dan bekerjasama dengan pasukan react/redux/relay front-end. Membina fungsi teras dan penambahbaikan untuk aplikasi web dan bekerjasama rapat dengan pereka dan kepimpinan sepanjang proses reka bentuk berfungsi. Menggalakkan proses pembangunan positif dan mengutamakan kelajuan lelaran. Memerlukan lebih daripada 6 tahun backend aplikasi web kompleks

Pengambilan Model Laraveleloquent: Mudah mendapatkan data pangkalan data Eloquentorm menyediakan cara ringkas dan mudah difahami untuk mengendalikan pangkalan data. Artikel ini akan memperkenalkan pelbagai teknik carian model fasih secara terperinci untuk membantu anda mendapatkan data dari pangkalan data dengan cekap. 1. Dapatkan semua rekod. Gunakan kaedah semua () untuk mendapatkan semua rekod dalam jadual pangkalan data: USEAPP \ MODELS \ POST; $ POSTS = POST :: SEMUA (); Ini akan mengembalikan koleksi. Anda boleh mengakses data menggunakan gelung foreach atau kaedah pengumpulan lain: foreach ($ postsas $ post) {echo $ post->
