邊緣人工智慧 的搜尋結果

今天的人工智慧（AI）處理大部分是在基於雲端的數據中心中完成的。大部分AI處理以深度學習模型訓練為主導，這需要大量的計算能力。在過去的6年中，我們看到計算需求增長了300,000倍，其中圖形處理單元（GPU）提供了大部分支持。 從AI處理的角度來看，AI推理是在訓練後執行的，並且計算強度相對較低，在很大程度上已被忽略。像訓練一樣，推理也主要...

邊緣計算實現智能計算的邊緣化，比較依賴於集成在邊緣設備上的AI晶片。 邊緣計算並不是一個新的概念，早在2003年IBM的內部專案中就已出現，本質是一種去中心化的分佈式計算模型。邊緣計算在本地網路中進行計算，採集到的數據不用上傳到雲端，或者在本地處理加工過濾後只將少量數據傳至雲端，大大減少了網路傳輸佔用的處理時間，也降低了帶寬成本，對於電能有...

AI技術使機器能夠執行曾經僅屬於人類領域的各種任務。比如對生產線上的產品品質進行監控，通過AI驅動的攝像頭髮現產品品質缺陷。又或者對醫療數據進行分析，機器學習可以從掃描的圖像中識別出潛在的腫瘤並將其標記給醫生。 當前市場上，能幫助企業使用AI攝像頭來處理圖像的設備非常少。此外，如果將數據發送到雲端進行分析，將會導致用戶數據有被暴露的風...

邊緣計算并不是一個新的概念，早在2003年IBM的內部項目中就已出現，本質是一種去中心化的分布式計算模型。邊緣計算在本地網絡中進行計算，采集到的數據不用上傳到云端，或者在本地處理加工過濾后只將少量數據傳至云端，大大減少了網絡傳輸占用的處理時間，也降低了帶寬成本，對于電能有限的邊緣設備來說也能更加節能，從而延長設備的使用壽命。在未來五年內，專用...