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“邊緣計算”告訴你并非所有事物都能被遷移
2018年04月11日 09:05:18來源:西部數碼點擊量:33420
導讀人工智能的計算大多數是在數據中心運行,即運行在“云”上。但是隨著技術的發(fā)展,一個巨大的機會正在遠離數據中心的互聯(lián)網邊緣產生——以邊緣計算為特點的嵌入式人工智能技術受到越來越廣泛的重視。那么面對新生的邊緣計算,云計算會產生什么樣的變化呢?
  【中國安防展覽網 企業(yè)關注人工智能的計算大多數是在數據中心運行,即運行在“云”上。但是隨著技術的發(fā)展,一個巨大的機會正在遠離數據中心的互聯(lián)網邊緣產生——以邊緣計算為特點的嵌入式人工智能技術受到越來越廣泛的重視。那么面對新生的邊緣計算,云計算會產生什么樣的變化呢?
 
  邊緣數據中心將會興起
 
  邊緣計算的的興起并不意味著云計算的泡沫破滅或云計算將很快就會消失,因為事實并非如此。然而,很顯然,更多的人開始意識到,并非所有事物和業(yè)務都應該轉移到云端。隊列邊緣計算或邊緣數據中心將在2018年得到更多的應用。更重要的是,邊緣數據中心分散的設置允許組織和團隊更好地解決和管理他們的數字業(yè)務基礎設施,數據的數量和速度將會增長到相當高的水平。
 
  更多兼容的應用程序和API
 
  應用程序和服務集成對于旨在將現(xiàn)有基礎設施遷移到云計算或混合云的組織至關重要。不幸的是,這個領域的應用程序的采用和開發(fā)可能沒有太大的進步。幸運的是,API或應用程序編程接口可以幫助進行解析,允許工作負載和內容更自由地移動和轉換。開發(fā)人員也開始比以往更多地使用和部署它們。這是目前行業(yè)景觀發(fā)展的一個很好的標志。預計會看到更多兼容的應用程序進入這個空間,而其他應用程序的功能將大大改善。
 
  人工智能將繼續(xù)增長和占主導地位
 
  由于很多組織都在投入時間和資源部署自動化系統(tǒng),因此2017年是人工智能和機器學習在數據中心行業(yè)發(fā)展的重要一年。而在2018年將會有更好的發(fā)展,更先進的新硬件產品將推出市場。超大規(guī)模的數據中心.本地網絡和移動設備都將受益。一些行業(yè)巨頭也在參與其中,其中包括英特爾公司的Nervana神經網絡處理器(NNP),基于GPU的基于GPU的人工智能設置,以及各種專門用于處理人工智能處理的AMD和ARM芯片。
 
  數據中心效率將會增長
 
  采用可再生能源和降低能源消耗是將數據中心轉變?yōu)楦拥囊粋€方面。但是,未來一年也會有著更多的本地部署數據中心和硬件投資。業(yè)界人士正在談論液體冷卻和交替溫度控制方法、微電網等先進技術。傳統(tǒng)組件將交換為全閃存系統(tǒng)或融合,內容和部署的系統(tǒng)將轉換為邊緣和基于混合的模型,計算流體動力學和溫度自動化將變得更容易實現(xiàn),即使在某些情況下可能采用機器學習或虛擬云計算系統(tǒng)的DCIM也將發(fā)揮作用。
 
  結語:目前人工智能背后所依靠的就是云計算平臺的強大支撐,很多AI的具體需要依靠云計算平臺當中邊緣計算去完成。雖然邊緣計算興起帶動了AI芯片的銷量,也促使相關的硬件市場規(guī)模進一步擴大,但是,現(xiàn)在AI在應用部署過程當中仍然受限制于邊緣計算的成本以及設備等很多方面。
 
  (原標題:人工智能、邊緣計算將為云數據中心帶來哪些變化)
關鍵詞 人工智能邊緣數據云計算
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