AI让边缘计算与CIO越来越紧密相关
Payton表示:“AI使边缘计算与CIO高度相关,因为它让企业可以在更接近数据生成地点的地方处理和分析数据。随着AI的不断发展,它对快速数据处理的依赖使边缘计算不仅有益,而且对竞争优势至关重要。”边缘AI的用例AI推理可以放在设备上、本地或者云端,但边缘在速度和隐私至关重要的众多场景中大放异彩。Venkatesh说:“边...
GMIF2024专访|Arm马健:平台化创新,拥抱 AI 存储新机遇
Arm技术已成为最普及的人工智能(AI)计算基础,广泛应用于从云到端的各个领域,包括服务器、存储控制器、智能网卡、边缘设备等。产品力方面,Arm推出的Cortex-R82实时处理器和Ethos-U85AI加速器等IP平台解决方案,通过卓越的实时性、高性能、低时延、低功耗和高安全性等差异化优势,加上系统IP的支持,...
算力两极分化,边缘计算AI升级丨ToB产业观察
Gartner也对边缘侧AI应用做出了预测,数据显示,到2026年,全球80%的企业将在其业务中引入生成式AI,其中边缘场景下的AI普及率将达到50%,AI将成为边缘场景的重要负载。浪潮信息边缘计算产品线总经理孙波对钛媒体APP表示,边缘AI让智能更接近设备本身,提供低延时、更安全、更强数据隐私保护的智能算力,边缘计算到边缘智算...
云天励飞亮相2024北京安博会,以边缘AI开启“大模型+警务”新时代
在本次安博会上,云天励飞全面展示利用边缘AI技术和产品打造“大模型+警务”创新应用的成果。1个边缘AI技术底座云天励飞自主研发了两大技术平台——多模态大模型“云天天书”、NPU加速计算平台,这两大技术平台为云天励飞边缘AI构筑起了一个坚实的技术底座。“云天天书”系列大模型使用自研训练框架,全栈适配国产...
芯原AI异构计算的融合方案,或许才是NPU的发展之道
随着人工智能应用的普及,数据隐私和实时处理的需求推动了边缘计算的发展。NPU可以在边缘设备上提供高效的AI计算能力,满足这些需求。例如AIPC、AIPhone的问世,以及智慧AR眼镜、智慧驾驶汽车开始导入人工智能,大型AI模型正逐渐被优化以适应边缘设备。而NPU可以专门针对这些优化后的模型进行加速,提供更好的性能和效率。
去中心化数据层:AI时代的新基础设施
处理和分析:Fluence等去中心化数据运算平台通过边缘计算(EdgeComputing)技术提高了数据处理的实时性和效率,特别适用于物联网(IoT)和AI推理等对实时性要求较高的应用场景(www.e993.com)2024年10月29日。Web3项目利用联邦学习、差分隐私、可信执行环境、全同态加密等技术在计算层上提供灵活的隐私保护和权衡。
“MCU+AI”市场兴起,国产MCU成长加速
比如近日推出新一代跨界MCU系列i.MXRT700,支持智能AI边缘设备,可在边缘端提供高达172倍的AI加速。恩智浦半导体资深副总裁兼边缘处理业务总经理CharlesDachs表示,当前边缘面临的复杂性不断提升,要求边缘设备具备更强的性能和AI处理能力。Arm也在边缘侧NPU上发力。4月份推出AI微加速器Ethos-U85NPU,可支持...
AI算法部署方式对比分析:哪种方案性价比最高?
边缘计算是指将AI算法部署在用户局域网环境中的计算设备上,如边缘盒子或网关等。这些设备负责处理来自摄像头的视频流,并进行实时分析。2)优点数据处理速度快:减少了数据在网络中的传输时间,提高了数据处理速度。减轻网络负担:由于大部分数据处理在边缘完成,网络带宽压力大大降低。
芯海科技布局边缘计算:B2400芯片与edge BMC解决方案的创新突破
8月28日,一场以“边缘计算聚智创芯”为主题的新品发布会在深圳英特尔大湾区科技创新中心举行。芯海科技联合英特尔、极达科技,共同发布了B2400芯片和轻量级带外管理edgeBMC解决方案,试图用全新的技术和方案,解决边缘设备管理的“最后一公里”难题。AI迅猛发展,但边缘设备管理成难题事实上,边缘计算的快速发展...
AI与边缘计算融合,产业视角下英特尔如何推动AI2.0发展
硬件方面,在算力和能耗的平衡上,英特尔通过创新的冷却技术和智能能源管理策略,实现了高效的功耗管理和性能优化;其集成GPU和NPU解决方案为边缘设备提供了AI计算能力,支持一些AI模型的本地运行,展示了边缘AI的潜力。打造开放、可扩展的企业级AI生态,才能“让AI无处不在”在不断推动技术创新和解决方案升级的同时,...