更小、更好、更快M.2加速器及其對HPC和AI的好處邊緣計算使數據收集、處理和存儲更接近數據源。這可以實現實時數據處理并促進更快的行動和更準確的決策。Edge AI 利用邊緣計算，并通過專用硬件將機器智能帶到邊緣。 關鍵要點 從物聯網設備收集的爆炸性數據量、處理能力的進步以及編程代碼的改進共同提高了AI算法的質量，從而推動了Edge AI應用程序的采用。 硬件加速是支持CPU以提高高級邊緣AI應用程序處理能力所必需的。 在邊緣處理數據降低了公司為云服務支付的成本，并減少了對時間敏感的應用程序（如監控、安全監控和自動駕駛）的延遲。 芯片設計的進步和M.2加速器等新硬件技術使運行AI應用程序更快、更節能。 異構邊緣AI服務器結合CPU、加速器和NVMe存儲，為邊緣AI應用程序提供關鍵處理能力和存儲。 Edge AI 邊緣人工智能結合邊緣計算和人工智能算法來訓練機器學習模型并在邊緣啟用人工智能應用程序。訓練和改進人工智能和機器學習算法需要大量數據。過去，人工智能和機器學習所需的大量處理能力只能在云數據中心中找到。隨著計算機工程和芯片架構設計的進步和創新，人工智能處理器變得更小、更節能、產生更少的熱量。這種新架構允許芯片在邊緣服務器和計算機中實現，這使得今天的邊緣人工智能成為可能。邊緣AI通過機器智能實現更快、更準確的決策。隨著速度的提高和 為提高生產力、運營效率和工人的安全性，部署了制造機器人、自動駕駛和機器視覺等先進的人工智能應用程序。
硬件加速 人工智能和機器學習的快速發展推動了對支持下一代軟件算法的專用硬件的需求。隨著摩爾定律的放緩，僅靠CPU就無法滿足高級邊緣AI應用程序所需的處理能力。性能加速器旨在從CPU卸載某些任務，使CPU能夠專注于關鍵應用程序，并為處理先進的AI和ML算法提供額外的資源。異構邊緣AI服務器整合了CPU、加速器和NVMe存儲，這些存儲旨在優化邊緣的AI和ML應用程序。 性能和功耗之間的平衡是硬件加速器的關鍵，尤其是邊緣AI部署。通常集成通用GPU可為用于機器學習和智能的高級AI算法提供巨大的處理能力。但是，盡管GPU提供了急需的性能提升，但它們并未針對遠程和不穩定環境中的邊緣部署進行優化。尺寸、功耗和熱管理是一些主要缺點，除了GPU本身的前期成本外，還會產生額外的運營成本。專用集成電路 (ACIS) 旨在解決這些問題。 |
