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          未來無所不在的AI架構(gòu)導(dǎo)向邊緣和云端 逐步走向統(tǒng)一與可擴(kuò)展

          • AI/ML訓(xùn)練開發(fā)出供推論使用的模型,用于識(shí)別任何需要辨識(shí)的對象。這些對象可以是智能城市街道上順暢或擁擠的交通、用于實(shí)現(xiàn)安全訪問控制的身份證件和人臉比對的許可級(jí)別、向客服中心撥打電話的對話內(nèi)容,抑或是郵政分發(fā)中心中信封上的手寫地址。訓(xùn)練通常在企業(yè)數(shù)據(jù)中心或云端進(jìn)行,這些環(huán)境中有眾多高效能服務(wù)器、充裕的內(nèi)存、硬件加速器和高速網(wǎng)絡(luò)可以投入工作負(fù)載。在這種環(huán)境下,需快速完成工作的訓(xùn)練使用大量供給運(yùn)算、網(wǎng)絡(luò)鏈接和冷卻的電力。盡管推論工作負(fù)載也能在數(shù)據(jù)中心或云端執(zhí)行,但由于多種原因,越來越多推論任務(wù)正遷移至邊緣。首
          • 關(guān)鍵字: AI架構(gòu)  邊緣  云端  
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          ai架構(gòu)介紹

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