随着企业开始将人工智能 (AI) 的潜力运用到其业务运营中，AI 工作负载的格局正在发生重大转变。传统上，AI 工作负载是在数据中心处理的，需要专门且昂贵的硬件来训练模型。然而，随着 AI 领域的成熟，基于推理的工作负载和现有模型的优化趋势日益增长。这种转变为主要云服务提供商提供的 AI 即服务开辟了新的机会。
在数据中心，利用传统服务器处理 AI 工作负载的趋势正在兴起。这种向更具成本效益的解决方案的转变为数据中心业务的老牌参与者带来了显著的优势。随着更新、更高效的建模方法的开发，传统服务器可以以有利的性价比和更高的计算可用性处理这些工作负载。这消除了企业对仅用于训练目的的昂贵硬件进行大量资本投资的需要。
与此同时，边缘计算有望在不久的将来成为 AI 工作负载的主要目的地。边缘涵盖了广泛的系统和处理能力，从小型传感器阵列到自动驾驶汽车和医疗诊断。向基于边缘的系统的迁移提供了许多好处，包括减少延迟、提高安全性和提高效率。
为了支持蓬勃发展的边缘计算生态系统，开源平台和开发环境预计将发挥关键作用。与 Nvidia 的 CUDA 等专有解决方案不同，Arm 和 x86 等开放且兼容的生态系统可满足各种计算需求。这种灵活性使解决方案的扩展和移植变得容易，从而促进 AI 工作负载从小型设备无缝集成到大型计算环境。
物联网 (IoT) 的快速发展在边缘计算领域产生了对可扩展解决方案的额外需求。有了物联网，设备通常更小，运行功耗更低，因此建立一个能够满足这些特定要求的开放生态系统至关重要。因此，开源平台与不断扩张的物联网行业之间的合作对于推动人工智能领域的创新和进一步发展具有巨大潜力。
总之，AI 工作负载的格局正在从传统数据中心转向边缘计算环境。虽然数据中心继续发挥重要作用，但基于推理的工作负载的兴起和模型的优化正在推动对经济高效的解决方案的需求。边缘凭借其多样化的系统和处理能力，正在成为 AI 工作负载的未来中心。随着这种转变的展开，开源平台和开发环境将在促进整个 AI 领域的兼容性和可扩展性方面发挥关键作用。
其他事实：
1. 边缘计算是指在源头附近处理数据而不是将其发送到集中式数据中心的做法，从而减少延迟并改善实时决策。
2. 人工智能在医疗保健、制造业和交通运输等行业中的日益普及，推动了对边缘计算解决方案的需求，以处理生成的大量数据。
3. 边缘计算可在自动驾驶汽车和工业自动化等关键应用中实现更快的响应时间，因为实时处理至关重要。
4. 亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等主要云服务提供商正在扩展其服务以包括边缘 AI 功能，使企业更容易采用和部署 AI 工作负载。
5. 向边缘计算的转变还带来了管理和保护分布式位置的数据以及确保不同边缘设备和平台之间的互操作性的挑战。
关键问题和答案：
1. 在数据中心使用传统服务器处理 AI 工作负载的主要优势是什么？
- 使用传统服务器可以以有利的性价比和更高的计算可用性以经济高效的方式处理 AI 工作负载，从而无需昂贵的专用硬件。
2.为什么边缘计算被认为是 AI 工作负载的理想目的地？
– 边缘计算具有降低延迟、提高安全性和提高效率等优势，非常适合需要实时处理和决策的应用程序。
3. 开源平台如何促进 AI 工作负载中边缘计算的增长？
– 开源平台提供灵活性、兼容性和可扩展性，可满足各种计算需求，实现从小型设备到大型环境的 AI 工作负载的无缝集成。
主要挑战或争议：
1. 在边缘存储和处理数据时，会出现安全和隐私问题，因为数据可能容易受到泄露或未经授权的访问。
2. 在异构生态系统中，确保不同边缘设备、平台和 AI 框架之间的互操作性和兼容性可能是一项挑战。
3. 平衡边缘处理和集中式数据中心处理需要仔细优化，以实现所需的性能和成本效率。
优点：
– 降低延迟：在边缘处理数据可以加快响应时间和实时决策。
– 提高安全性：边缘计算可以通过减少将敏感信息传输到集中式数据中心的需要来增强数据安全性。
– 提高效率：通过在更靠近源头的地方处理数据，边缘计算可以减少网络流量并优化资源利用率。
缺点：
– 计算资源有限：边缘设备通常在处理能力、内存和存储容量方面受到限制。
– 维护和管理复杂性：分布式边缘基础设施需要有效的监控、维护和更新，以确保无缝运行和安全性。
– 互操作性挑战：集成各种边缘设备、平台和人工智能框架可能需要额外的努力来确保兼容性和协作。
作者：Annabelle Stephenson
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