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人工智慧的影響無所不在:從資料中心到邊緣

Mar 16, 2024 am 11:28 AM
ai 資料中心 邊緣人工智慧 敏感數據

人工智慧的影響無所不在:從資料中心到邊緣

生成式人工智慧已成為人工智慧變革的重要動力,對我們的日常生活產生了廣泛而深遠的影響。最近一年來,人工智慧技術已經逐漸滲透到消費者的生活中。 MWC 2024發布的新聞和產品公告突顯了下一代生成式人工智慧應用的潛力。這種技術將無所不在,直接融入邊緣和端點設備中,推動創造力和溝通能力達到前所未有的高度。

「邊緣人工智慧」是指將人工智慧演算法部署到網路邊緣基礎設施中,以及直接部署到終端上,如智慧型手機、攝影機、感測器和物聯網設備,從而不依賴雲端伺服器的情況下實現即時處理和決策。 AI處理的這種分散化提供了幾個優勢,包括減少延遲、增強隱私以及在網路連線有限的情況下提高可靠性。

舉個例子,假設你的智慧手錶具備了人工智慧邊緣功能。這意味著手錶可以在本地執行一些任務,而不必依賴雲端服務。舉例來說,手錶可以利用內建的人工智慧模型來執行語音辨識、翻譯和健康監測等任務,以提供快速的回應時間。這種邊緣運算的方法不僅加快了處理速度,還有助於保護個人隱私,因為它減少了對外部伺服器傳輸資料的需求。

邊緣人工智慧的關鍵在於高效的推理能力,即利用經過訓練的人工智慧模型進行預測或決策。為了提高效能,需要採用專門的記憶體技術,並根據終端設備的特殊需求進行客製化。由於更大的模型可以提供更高的準確性和結果保真度,因此在設備功率和空間方面的限制下,對更大的記憶體容量和頻寬的需求將會持續增長。

設計人員在選擇AI/ML推理的記憶體時擁有多種選項,但在關鍵參數頻寬上,GDDR記憶體表現卓越。對於手機和許多物聯網設備來說,功耗和空間限制至關重要,因此LPDDR成為首選記憶體。為邊緣AI推理選擇記憶體時,需要在頻寬、容量、功耗和外形緊湊性之間取得適當的平衡。

確保邊緣和端點設備的安全性至關重要。這些設備在收集和處理敏感資料方面發揮關鍵作用,涵蓋個人資訊和專有業務洞察,因此它們成為網路攻擊的高價值目標。為了保護人工智慧設備免受各種潛在威脅(如惡意軟體、資料外洩和未經授權的存取),實施強大的安全措施至關重要。這需要採用加密協定、安全啟動機制和基於硬體的安全功能來確保在資料傳輸和靜態預存程序中的保護。

邊緣人工智慧的興起為創造力、創新和個人化體驗帶來了新的機會。然而,要充分發揮人工智慧的潛力,必須持續發展用於推理和確保邊緣設備安全的記憶體技術。

Rambus的記憶體介面控制器為GDDR和LPDDR提供高頻寬、低延遲的記憶體效能,滿足現在和未來人工智慧推理的需求。此外,Rambus擁有廣泛的安全IP產品組合,可支援硬體層級的尖端安全性,以保護AI在邊緣和端點裝置上的應用。

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