隨着企業开始將人工智能 (AI) 的潛力運用到其業務運營中，AI 工作負載的格局正在發生重大轉變。傳統上，AI 工作負載是在數據中心處理的，需要專門且昂貴的硬件來訓練模型。然而，隨着 AI 領域的成熟，基於推理的工作負載和現有模型的優化趨勢日益增長。這種轉變爲主要雲服務提供商提供的 AI 即服務开闢了新的機會。

在數據中心，利用傳統服務器處理 AI 工作負載的趨勢正在興起。這種向更具成本效益的解決方案的轉變爲數據中心業務的老牌參與者帶來了顯著的優勢。隨着更新、更高效的建模方法的开發，傳統服務器可以以有利的性價比和更高的計算可用性處理這些工作負載。這消除了企業對僅用於訓練目的的昂貴硬件進行大量資本投資的需要。

與此同時，邊緣計算有望在不久的將來成爲 AI 工作負載的主要目的地。邊緣涵蓋了廣泛的系統和處理能力，從小型傳感器陣列到自動駕駛汽車和醫療診斷。向基於邊緣的系統的遷移提供了許多好處，包括減少延遲、提高安全性和提高效率。

爲了支持蓬勃發展的邊緣計算生態系統，开源平台和开發環境預計將發揮關鍵作用。與 Nvidia 的 CUDA 等專有解決方案不同，Arm 和 x86 等开放且兼容的生態系統可滿足各種計算需求。這種靈活性使解決方案的擴展和移植變得容易，從而促進 AI 工作負載從小型設備無縫集成到大型計算環境。

物聯網 (IoT) 的快速發展在邊緣計算領域產生了對可擴展解決方案的額外需求。有了物聯網，設備通常更小，運行功耗更低，因此建立一個能夠滿足這些特定要求的开放生態系統至關重要。因此，开源平台與不斷擴張的物聯網行業之間的合作對於推動人工智能領域的創新和進一步發展具有巨大潛力。

總之，AI 工作負載的格局正在從傳統數據中心轉向邊緣計算環境。雖然數據中心繼續發揮重要作用，但基於推理的工作負載的興起和模型的優化正在推動對經濟高效的解決方案的需求。邊緣憑借其多樣化的系統和處理能力，正在成爲 AI 工作負載的未來中心。隨着這種轉變的展开，开源平台和开發環境將在促進整個 AI 領域的兼容性和可擴展性方面發揮關鍵作用。

其他事實：

1. 邊緣計算是指在源頭附近處理數據而不是將其發送到集中式數據中心的做法，從而減少延遲並改善實時決策。
2. 人工智能在醫療保健、制造業和交通運輸等行業中的日益普及，推動了對邊緣計算解決方案的需求，以處理生成的大量數據。

3. 邊緣計算可在自動駕駛汽車和工業自動化等關鍵應用中實現更快的響應時間，因爲實時處理至關重要。
4. 亞馬遜網絡服務 (AWS)、微軟 Azure 和谷歌雲等主要雲服務提供商正在擴展其服務以包括邊緣 AI 功能，使企業更容易採用和部署 AI 工作負載。
5. 向邊緣計算的轉變還帶來了管理和保護分布式位置的數據以及確保不同邊緣設備和平台之間的互操作性的挑战。

關鍵問題和答案：

1. 在數據中心使用傳統服務器處理 AI 工作負載的主要優勢是什么？
- 使用傳統服務器可以以有利的性價比和更高的計算可用性以經濟高效的方式處理 AI 工作負載，從而無需昂貴的專用硬件。

2.爲什么邊緣計算被認爲是 AI 工作負載的理想目的地？
– 邊緣計算具有降低延遲、提高安全性和提高效率等優勢，非常適合需要實時處理和決策的應用程序。

3. 开源平台如何促進 AI 工作負載中邊緣計算的增長？
– 开源平台提供靈活性、兼容性和可擴展性，可滿足各種計算需求，實現從小型設備到大型環境的 AI 工作負載的無縫集成。

主要挑战或爭議：

1. 在邊緣存儲和處理數據時，會出現安全和隱私問題，因爲數據可能容易受到泄露或未經授權的訪問。
2. 在異構生態系統中，確保不同邊緣設備、平台和 AI 框架之間的互操作性和兼容性可能是一項挑战。
3. 平衡邊緣處理和集中式數據中心處理需要仔細優化，以實現所需的性能和成本效率。

優點：

– 降低延遲：在邊緣處理數據可以加快響應時間和實時決策。
– 提高安全性：邊緣計算可以通過減少將敏感信息傳輸到集中式數據中心的需要來增強數據安全性。
– 提高效率：通過在更靠近源頭的地方處理數據，邊緣計算可以減少網絡流量並優化資源利用率。

缺點：

– 計算資源有限：邊緣設備通常在處理能力、內存和存儲容量方面受到限制。
– 維護和管理復雜性：分布式邊緣基礎設施需要有效的監控、維護和更新，以確保無縫運行和安全性。
– 互操作性挑战：集成各種邊緣設備、平台和人工智能框架可能需要額外的努力來確保兼容性和協作。

作者：Annabelle Stephenson

標題：人工智能工作負載的變化：從數據中心到邊緣計算

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