02.04.2024  Экспертиза, Интернет, Искусственный интеллект

Распределяя задачи между периферией и облаком, мы можем оптимизировать приложения искусственного интеллекта с точки зрения скорости, эффективности, безопасности и конфиденциальности, пишет на портале The New Stack Луис Сезе, соучредитель и генеральный директор компании OctoML. Концепции выбора и доступности играют ключевую роль в максимизации воздействия ИИ. В мире ИИ облака традиционно являются рабочей лошадкой. Они обеспечивают огромные ресурсы для сложных вычислений и огромных объемов данных, необходимых для обучения моделей и поддержания экстремальных требований к вычислениям при развертывании в масштабе. Однако по мере масштабирования и распространения ИИ задержки, проблемы конфиденциальности, ограничения на подключение и пропускную способность сети лимитируют максимально возможное влияние ИИ. Периферийное развертывание ИИ компенсирует некоторые из этих ограничений, особенно для приложений, требующих немедленной обработки данных, со строгими ограничениями по задержкам и требованиями к доступности. Кроме того, оно решает проблемы конфиденциальности и безопасности, сохраняя конфиденциальные данные локализованными. Это не должно никого удивлять. Это напоминает времена первых облаков, когда удаленное размещение данных и приложений обеспечивало повышение эффективности с точки зрения стоимости, производительности и возможности быстрее выводить продукты на рынок. Но и в те времена решение не было альтернативным; это была гибридная комбинация, которая обеспечивала гибкость ... читать далее.