2022年数据中心行业发展预测

很多行业人士和专家急于描述对业务发展的未来愿景。令人奇怪的是,他们在两年前却没有预测到将会发生新冠疫情,或者在去年预测到世界上最繁忙的航道被一艘巨轮所阻塞。

数据中心行业媒体收集并整理了43项关于在未来一年内将会影响数据中心和IT行业发展趋势的预测和见解,按采访的企业的字母顺序排列。

人们可以了解数据中心硬件和软件供应商、服务提供商以及咨询机构预测的将会发生的一切,并以乐观的眼光看待2022年将要发生的事情。

美国数据解决方案提供商Aerospike公司首席战略官LenleyHensarling:

Hensarling说,“在新冠疫情的影响下,全球经济中出现了供应链问题。云计算也不例外。随着越来越多的企业在2022年继续迁移到云平台,他们会惊讶地发现硬件和人员的短缺可能迫使他们改变迁移计划。一些企业可能无法获得所需的云计算实例和服务。他们还很难找到合适的员工来管理云操作,因为员工的流动性很大。这些限制性因素将导致更多企业寻求完全托管的云计算服务。”

Hensarling说,“2022年,许多企业将开始寻找新的方法来推动收入增长,在过去的一年里,这些企业已经逐渐摆脱新冠疫情的影响而走上正轨。他们将开始探索一些短暂的商机。像当今许多在新经济中成功运营的数字企业一样,传统企业需要快速行动并寻求缩短生产周期。云计算的可扩展性可以帮助企业根据业务发展调整采用的计算、网络和存储资源的规模。它将提供识别需求或需求所需的敏捷性,并迅速转向以抓住新机遇。”

瑞典安讯士网络通讯有限公司首席技术官JohanPaulsson:

Paulsson说,“对于最终用户来说,用于提供服务的架构已经变得不可见。无论处理是在IT设备、内部部署服务器还是远程数据中心进行,一切都是相互连接的。作为安全解决方案供应商,我们有责任提供工具和灵活性,帮助用户针对其独特情况决定最佳解决方案。鉴于网络连接已成为默认设置,我们确实相信大多数监控解决方案最终将是混合的,将结合云计算、内部部署服务器和边缘计算技术。”

Paulsson说,“虽然我们在一年前预见到零信任网络架构的快速发展,但我们现在认为这是一种默认方法。新冠疫情在这里也起到了加速作用,因为灵活的工作方式让更多设备通过公共互联网远程连接。采取零信任方法涉及在每次连接时评估每台设备的安全配置文件,这对视频监控行业具有重大影响,各种检查和验证从‘值得拥有’变为‘必须拥有’。”

思科公司首席战略官兼应用总经理LizCentoni:

Centoni说,“现代企业由他们创建、连接和使用的业务应用程序定义。新冠疫情表明,通过应用程序服务到应用程序服务或端点到端点的直接连接,大多数企业可以维持和发展他们的业务。实际上,无论是为最终用户提供服务,还是以企业为中心,甚至是机器对机器的连接,都将成为企业的边界。

在所有这些不同类型的应用程序中发生的业务交互将产生不断扩大的数据洪流。与企业应用程序和跨企业应用程序的每次交互都将生成额外的数据以提供预测性见解。借助预测见解,对于某些用例,数据可能会被集中到中央数据存储设备中。但是,其他用例需要在边缘对某些数据进行预处理,包括机器学习和其他功能。”

Centoni说,“毫无疑问,无限制连接和通信的趋势将持续下去。无线使用设备的便利对每个人来说都是显而易见的。

这种始终在线的互联网连接将通过更公平地进入现代经济,特别是在大都市地区之外的地区,这将进一步帮助缩小社会和经济差距,帮助为更多人创造就业机会。但这也意味着,如果无线连接丢失或中断,可能导致业务停滞不前。未来需要以低廉的价格提供无处不在、可靠、始终在线的互联网连接。包含无缝互联网服务的未来需要接入的异构性,这意味着每一代蜂窝和WiFi与即将到来的LEO卫星技术之间需要人工智能增强和无缝连接。”

CloudSphere公司技术布道者KeithNeilson表示:

Commvault公司全球销售工程副总裁DonFoster:

Foster说,“到2022年,首席执行官、首席财务官、首席信息官和其他企业高管将开始要求他们的IT团队定期进行演习,以测试其网络防御和灾难恢复流程和解决方案的强度、弹性和速度。

这些高管可能认为,他们企业的IT团队已经实施了强大的战略来抵御勒索软件和其他网络攻击,并在必要时从中恢复。但是,由于这些攻击威胁到他们业务的完整性,这些高管需要遵循‘信任但要验证’这一规则。

数据完整性演习可以确认企业的网络攻击防御措施是否强大,或者发现网络犯罪分子可能利用的防御措施的弱点。这些演练还可以验证,如果发生最坏的情况并且数据已被锁定、更改或被攻击破坏,则可以从安全备份副本中快速恢复,从而缓解可能发生的数据灾难。”

以色列初创厂商Datagen公司联合创始人兼首席执行官OfirChakon:

数字孪生就是这样一个解决方案,这是一种机器学习驱动的真实世界对象模拟,用于预测中断并提供有关如何避免它们的建议。运营业务主要依赖供应链的企业应考虑投资数字孪生技术以保持竞争力。”

Dataiku公司企业战略副总裁SophieSachet:

70%的数字化转型项目失败的原因并不是因为没有投资于面向客户的新技术,例如应用程序和体验。数字化转型之所以失败,是因为很多企业没有为可扩展性奠定必要的数据基础,这阻碍了从它们积累的指数数量的数据中获得真正价值的努力。

美国人工智能技术分析商Digital.ai公司产品管理副总裁FlorianSchouten:

Schouten说,“随着微服务、云计算消费和边缘计算的增加和使用的增加,当前的技术格局变得越来越复杂。最重要的是,企业已将变更和发布速度提高到前所未有的水平,以跟上其数字化转型计划的创新需求。这意味着开发可以更快地将错误修复、新功能和整个版本推送到生产中——通常是通过人工和自动更改的组合。在当今世界,通过变革治理的传统方法在为企业提供更高敏捷性方面的重要性已经减弱,但这也付出了代价:变革失败的风险升高以及随之而来的业务中断的风险,就像Facebook公司最近的业务中断一样。由于IT部门内部日益复杂,2022年将更加重视治理和风险管理。”

Schouten说,“尽管在数字化转型上花费了数十亿美元,但全球企业仍在努力实现数字化价值。为什么因为单一解决方案无法满足企业的需求。价值流管理(VSM)提倡使用系统思维来优化整体,而不仅仅是部分。2020年,新冠疫情让每个企业都意识到需要成为数字化企业,此后不断加快的变革速度迫使企业变得极其敏捷。实现这一目标需要调整业务和开发价值流,以共同的使命、愿景和节奏一起运作——而其秘诀就是价值流管理(VSM)。”

EdgeQ公司首席执行官VinayRavuri:

Ravuri说,“随着全球数十亿人通过采用数万亿设备连接在一起,计算工作必须迁移到更靠近数据源的位置(与当前将数据移动到计算的操作模型相比)。边缘计算的整个概念将围绕智能连接(5G)+智能计算(AI)发展。

那些将从这一大趋势中获利的人将是能够为这种新的行业模式提供服务的参与者。传统电信运营商将需要对如何在提供基础设施之外实现盈利作出回应。要警惕新的颠覆性参与者——例如AWS等超大规模云计算提供商,他们最近推出了私有5G网络模型,将把行业转变为云计算驱动、应用驱动的5G网络模式。特别是超大规模云计算提供商,它通过为企业提供本地边缘云(包括云计算服务、硬件资源和虚拟化5G网络)来利用这一新模式,因此具有独特的优势。

最后,预计在工厂、仓库、机场等企业环境中调用Netflix类型的交钥匙5G服务......随着新用户在边缘获得新内容和新数据,将需要构建内容交付平台。超大规模云计算提供商拥有提供此类5G内容和服务的独特能力(即平台)。”

Ravuri说,“自从上世纪60年代以来一直支配着半导体技术的性能和小型化的摩尔定律(在同一芯片上每两年增加一倍的晶体管)已经停滞不前,并将在这十年中消亡。而在半导体行业,摩尔定律、硬件加速和软件化的交集将首次成为未来性能扩展和芯片设计的原则。该行业将转向软件定义的硬件,重点是高度定制的可编程芯片设计,而不是适合所有芯片的单一尺寸。

特定的密集功能将被划分为硬件加速器,但设计趋势将朝着更小的处理器发展,以使用软件定义来处理更多特定的任务。就5G而言,客户将寻找可弹性编程的基带芯片,这些芯片可以动态配置、流畅地适应,并且具有高性能。”

Eigen科技公司联合创始人兼首席执行官LewisZ.Liu博士:

Lewis说:“我是社交媒体Facebook公司的第一代成员。在Facebook公司成立时,我在哈佛大学读书,并且是首批500名用户之一。那时我们对此乐此不疲。虽然人们现在知道社交媒体正在损害政治观点、个人生活以及心理健康。考虑到这一点,坦率地说,我不认为元宇宙会成为一件好事。特别是它是由那些用社交媒体严重破坏社会的人员拥有和管理的。”

Lewis说,“人工智能的小数据方法将在2022年获得更大的发展,人们终于对用于驱动人工智能的数据提出了正确的问题。当诸如元宇宙之类的东西到来时,这将变得更加重要。例如将用于构建该环境的所有数据以及它将如何影响那里发生的一切。根据目前所看到的情况,人们认为这样做是正确的吗鉴于社交媒体巨头在过去十年的业绩记录,我对此没有信心。对我们来说,超越大数据方法比以往任何时候都更加重要,因为大数据方法无法控制或负责输入人工智能模型的内容。”

IBM公司英国和爱尔兰公有云总监MarkCox:

Cox说,“随着企业进一步进入混合云和多云之旅,他们的重点将转移到确定哪些工作负载在哪里运行。在云计算之旅的早期,企业通常将简单的工作负载迁移到云中,现在他们正在评估迁移更多任务关键型、复杂的工作负载,因为他们接受现代化技术。在2022年,他们需要清点IT环境,以选择最适合云平台的工作负载和应用程序,以及应保留在内部部署设施的工作负载和应用程序。”

随着这些行业努力满足当今数字优先客户和成员的需求,云采用正在向行业云发展。行业特定平台将越来越多地被采用,以帮助他们在创新与严格的合规协议之间取得平衡。通过选择正确的平台(一个带有内置控制的平台),他们将能够以变革的步伐进行创新,确保在行业实施新法规或修改现有法规时不会落后。”

瞻博网络公司企业营销副总裁MikeBushong:

Bushong说,“那些诞生于云端或处于数字化转型后期的企业将会率先行动。尽管这可能会产生问题——如果与一家具有数字优势的企业进行竞争,那么将会面临失败。行业厂商很难与亚马逊和其他在线零售商进行竞争。数字化转型已经颠覆了运输、物流、制造等各行业领域。

无论是多供应商网络允许不同的供应商选择,还是引入新组件以创建更多选择,网络格局都将开始发展。这种演变必然始于驱动网络选择的架构。

到2022年,网络格局可能会以更快的速度发展。对于一直使用传统设备的企业来说,自然的升级周期提供了一个实现巨大飞跃的机会。新的产能建设将推动引入新实践的机会,从而引入新组件和新供应商。那么在行业层面会很快出现吗可能不会。但是很难想象没有对传统架构和支持它们的设备进行重大更新。这意味着我们可能会在未来3到5年内看到大规模的架构转变,而2022年似乎是一个拐点。”

Kinetica公司联合创始人兼总裁AmitVij:

Lightmatter公司首席执行官NicholasHarris:

Harris说,“随着气候危机变得不可忽视,很多企业正在优先考虑深入供应链的可持续实践,人工智能计算决策也不例外。训练和运行越来越大的神经网络的计算能力需求只会在2022年继续增长。因此,我预测将看到越来越多的企业致力于减少其人工智能的碳足迹,并投资于更加节能的人工智能硬件和软件。”

Netenrich公司首席信息安全官JohnBambenek:

Bambenek说,“几乎每个行业都在致力于实现数字化,再加上更复杂、更广泛的网络攻击,导致企业的财务损失急剧增加。在这些情况下,网络保险本应是一张安全网,但网络犯罪活动的数量之大导致保险费用以不可持续的速度上涨。企业和组织(特别是中小型企业)将在2022年对网络保险进行成本/收益分析,并质疑是否有替代这一系统的方案。然而,考虑到目前的威胁形势,企业在短期内放弃这些保险政策是不明智的。与其相反,网络保险业与企业合作制定政策,使其经济得到控制,将保险费用降至可管理水平,这一点至关重要。”

Neurala公司联合创始人兼首席执行官MaxVersace博士:

没有任何关键流程(例如在制造工厂中)完全依赖云计算人工智能,从而使制造车间面临可能中断生产的连接/延迟问题。2022年将见证边缘计算学习技术的兴起,使人工智能能够在几秒钟内随时随地从头开始重新编程。这种范式转换技术将使人工智能能够以速度、延迟和成本真正实现其目的,并让每个用户都能负担得起。”

Ocado科技公司首席数据科学家GabrielStraub:

有两件事会产生重大影响:一是确保数据消费者始终处于数据思维的核心;二是确保数据治理是一项功能,能够安全地释放数据中的价值,而不是专注于锁定数据。”

Omdia公司数据中心计算和网络首席分析师ManojSukumaran:

Sukumaran说,“由于电源管理IC、微控制器和其他ASIC等关键半导体组件的短缺,数据中心服务器市场的供应继续受到限制。各个细分市场对服务器的需求仍然非常强劲,供应商订单积压处于历史较高水平。”

Omdia公司将2022年服务器市场收入预测下调至860亿美元,以反映半导体短缺带来的影响。供应商无法完成所有订单,许多人预计这种情况会持续到2022年。Omdia公司预计组件短缺至少要到2022年下半年才会改善。

数据中心物理基础设施和可持续性首席分析师MoisesLevy:

ReadyWorks公司联合创始人兼联合首席执行官AndrewSweeney:

Sweeney说,“根据Gartner公司的调查,到2023年,全球近40%的人口将被数字化跟踪以影响行为。这种‘行为互联网’将需要部署数量成倍增加的物联网设备,以在边缘收集和处理数据。这种趋势,再加上企业希望以与云计算系统相同的弹性来管理物理系统和设备,将催生一个新的IT编排类别,称之为数字平台导体。在本质上,集中式IT基础设施编排平台使用人工智能和数据来控制整个IT基础架设施堆栈中的工作负载和数据放置。”

Sweeney说,“到2025年,主要咨询机构50%以上的收入将来自利用自动化和人工智能的服务交付,而不仅仅是人力资源。2020年,大型咨询公司、VAR、集成商和外包商将战略性地转向构建、收购或采用自动化技术,否则将面临失去竞争力的风险。这将代表未来几年IT基础设施项目交付方式的重大转变。”

Scality公司首席营销官PaulSpeciale:

Speciale说,“在过去十年中,IT服务、应用程序和数据的去中心化一直是一个持续的趋势。长期以来,应用程序和数据一直从企业数据中心迁移到公有云。然而,企业的内部部署数据中心还远未消亡。我们预测,即使出于控制、性能和成本效益的原因继续采用云平台,很多企业仍将保持对企业内部部署数据中心基础设施的投资。我们预计这种情况将在可预见的未来持续下去。

这将把复杂的IT管理能力提升到一个新的水平,以优化多数据中心、多云应用程序和数据管理解决方案。数据存储和管理是一个多站点混合IT问题。

Splunk公司DevOps销售专家WillCappelli:

Cappelli说,“人们没有意识到的是,不仅后端变得基于函数,而且用于创建整个堆栈的前端和后端的编程语言也发生了重大变革。

Splunk公司工程副总裁KateMatsudaira:

Matsudaira说,“当欧盟通过GDPR法规推出更严格的隐私保护时,很多企业的运营受到监管。我们还看到澳大利亚、德国等国家通过数据驻留法规,要求在本土产生的数据不能离境。

SynthesisAI公司创始人兼首席执行官YasharBehzadi:

Behzadi说:“如果不使用合成数据,就无法构建元宇宙。要将现实重建为数字孪生,就必须深入了解人类、物体、3D环境以及它们之间的交互。创建这些人工智能功能需要大量高质量的标记3D数据——而这是人类无法标记的数据。我们无法在3D空间中标记距离、推断材料属性或标记以高保真重建空间所需的光源。结合生成式人工智能模型和视觉效果(VFX)技术构建的合成数据,将成为支持新的元宇宙应用程序所需的人工智能模型的关键推动因素。”

Vade公司首席产品官AdrienGendre:

Gendre说,“预计网络犯罪分子会利用人工智能生成的电子邮件威胁,尤其是在有针对性的网络攻击中。我们目前看到威胁是人工创建的,但随着改进的技术可用于根据新闻趋势或企业社交帐户中提到的内容为电子邮件威胁批量生成消息,针对受害者的可能性更大。这可能会改变构建网络攻击的方式,并将人工智能响应作为网络安全工具箱中的必备工具。”

Vade公司安全运营经理NicolasJoffre:

Vxchange公司联合创始人兼首席营销官ErnestSampera:

Sampera说,“说到5G,5G应用在数据中心组合中并不新鲜。然而正在发生变化的是,我们开始看到越来越多的客户需要5G功能来处理其工作负载。远程应用设备中的传感器(例如风力发电设施和变电站)现在可以比以往任何时候都更快地传输数据,促使数据中心对5G更加友好。支持5G工作负载与典型协议略有不同,因为它需要不同的设备,因此数据中心和托管设施需要配备5G,否则将被束之高阁。”

WolfSecurity公司安全顾问委员会成员RobertMasse:

Masse说,“网络攻击者已经注意到,攻击某些行业会获得更多的赎金。我们可能会看到更多针对医疗保健行业和E&R企业的攻击。威胁行为者很可能以高风险设备为目标,例如关键的医疗支持系统及其支持基础设施,在这些设备中,发生重大伤害的风险最高,因此可能危及生命。这种情况已经在加拿大等国家和地区发生,有些手术因勒索软件攻击而推迟。”

THE END
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10.AI芯片和传统芯片有何区别?在AI 产业应用大规模兴起之前,使用 FPGA 这类适合并行计算的通用芯片来实现加速,可以避免研发 ASIC 这种定制芯片的高投入和风险。 但就像我们刚才说到的,由于通用芯片的设计初衷并非专门针对深度学习,因此 FPGA 难免存在性能、功耗等方面的瓶颈。随着人工智能应用规模的扩大,这类问题将日益突出。换句话说,我们对人工智https://www.zhihu.com/question/285202403
11.AI芯片全面发展!从训练到推理从云端到边缘从GPU到ASIC边缘AI芯片市场规模将超过云端芯片 同时AI芯片正在从云端向边缘端发展,IDC&浪潮日前发布的《2021-2022中国人工智能计算力发展评估报告》显示,在新技术的驱动下,5G 等连接技术降低了数据的传输和处理速度,为了分担数据中心的计算压力并且也能提高实时响应速度,人工智能在边缘侧的处理将成为企业的一个关键增长领域。 https://maimai.cn/article/detail?fid=1714614484&efid=aybPcqVYnbirZbbFAx5chA
12.芯片领涨第三子浪,神经网络芯片的王者横空出世AI芯片可以根据其部5.安全与隐私保护:AI SoC芯片通常包含硬件级别的安全功能,如加密引擎和安全存储,以保护设备免受黑客攻击,并保护用户数据的隐私。 6.低功耗运行:边缘AI芯片的功耗比云端AI芯片低得多,适合电池供电的设备,如可穿戴设备和移动设备。 7.实时响应:利用边缘AI芯片直接在设备上执行AI处理可以将数据延迟降低至纳秒级,这对https://xueqiu.com/1320842253/308803540
13.边缘AI对数据量大的应用将至关重要腾讯云开发者社区到2020年,我们预计将有超过7.5亿的边缘人工智能芯片(执行或加速机器学习任务的芯片或芯片部件,不是在远程数据中心里)被售出,这意味着26亿美元的收入。此外,边缘AI芯片市场的增长速度将远远快于整个芯片市场。我们预计,到2024年,边缘人工智能芯片的销量将超过15亿。这意味着年销量至少增长20%,是整个半导体行业9%年复https://cloud.tencent.com/developer/news/588292
14.智能安防三大硬核技术:智能感知图像/视频处理AI计算可重构芯片应用于图像信号处理有如下优势:快速在芯片上实现最新的图像算法、更加强大的图像处理性能、为客户提供自己定制ISP算法的可能,并可延长产品的生命周期。 在产品形态上,添加AI能力的边缘计算载体包括智能安防摄像头、智能网关、盒子、微型数据中心等。这些设备和应用对于多种连接和数据移动性、实时决策、本地化计https://mp.ofweek.com/im/a656714229187
15.产研:集成化趋势下,DSP芯片会被取消吗?未来,DSP与CPU、GPU以及AI专用芯片的融合将成为主流,这种趋势将进一步推动DSP芯片在诸如AI、智能控制等领域的广泛应用。通过多核架构和高度集成的设计,DSP芯片能够更好地适应复杂应用场景,尤其是在需要大规模数据处理和实时响应的应用中。 个性化定制与差异化 https://www.eefocus.com/article/1757379.html
16.从“谁是你”到“你是谁”,AI深度改造安防行业而从另一角度来看,前端计算可以大大节省带宽,把服务器端的负载大大降低,让更多场景下的实时计算成为可能,从而大大提升未来城市居民的生活质量。 2018安博会上,地平线首次展出了XForce边缘AI计算平台。XForce是基于地平线BPU2.0处理器架构的FPGA边缘AI计算平台。通过算法与芯片深度结合的软硬件联合优化,XForce具备强大https://www.esmchina.com/news/20190225164401.html
17.芯趋势2022边缘AI最新5大趋势看点边缘AI的新兴趋势远不止于此。但他们的应用泛化可能还需要我们推进相关关键技术的变革。NVIDIA预测边缘AI管理将成为IT的日常工作,可能会使用Kubernetes。Gartner报告说,使用IT资源而不是让业务人员管理边缘解决方案可以优化成本。 关于酷芯微电子 上海酷芯微电子有限公司成立于2011年7月,致力于成为全球智能芯片领导者。公司https://laoyaoba.com/n/833849
18.一图知悉AI芯片规格性能差异图注:云端AI芯片,边缘终端AI芯片(不完全统计) ChatGPT加速生成式AI应用,其综合运用算法、预训练模型和多模态机器学习等,搜索现有数据或批量信息中的模式,高效输出适合数据收集分析、社交互动、文案等场景内容。 目前市场上已经有许多由生成式AI驱动的应用程序,常见输出类型包括文本、图像、音乐和软件代码https://www.xcc.com/news/detail/5483255
19.ai芯片概念(4)边缘计算 边缘计算是指将数据处理和分析推向网络边缘设备,减少数据传输和存储需求,并提供实时响应。AI芯片在边缘设备上使用可以实现快速响应、保护数据隐私、节省带宽等优势。例如,在智能手机、智能摄像头、无人机等设备上搭载AI芯片可以实现本地图像识别、语音识别等功能。 3. 应用 AI芯片的应用范围广泛,几乎涵盖https://wenku.baidu.com/view/af142e6e2179168884868762caaedd3382c4b514.html
20.Ready的多协议无线芯片实现AI/ML边缘设备应用这款芯片最受关注的地方是内部集成了一个AI/ML硬件加速器,采用优化的矩阵处理器来帮助ML推理、为CPU卸载,实现计算周期(Cycle)大幅减少的同时降低功耗。 “相比Cortex-M,我们的处理速度提升了2~4倍,处理功耗则降低了6倍。“周巍介绍到,在边缘设备应用方面主要包括传感器ADC或GPIO上的数据传输,例如加速、温度、电流/https://www.eet-china.com/news/202205301104.html
21.了解AI芯片概况AI芯片部署的位置有两种:云端、终端。所以根据部署的位置不同,AI芯片可以分为:云AI芯片、端AI芯片。 云端,即数据中心,在深度学习的训练阶段需要极大的数据量和大运算量,单一处理器无法独立完成,因此训练环节只能在云端实现。 终端,即手机、安防摄像头、汽车、智能家居设备、各种IoT设备等执行边缘计算的智能设备。终端https://www.jianshu.com/p/4b4c403820b6
22.云天励飞董事长兼CEO陈宁:大模型落地嘲,好用适用比“堆参数”更大模型训练、推理、调用、部署均在云端完成,对算力(集群)规模、网络稳定性、能效等方面都提出极高要求,但未来要落地千行百业,走到线下物理世界,面对大量突发状况及时响应,就要求所有分析处理都在本地完成。目前,业内已经出现越来越多AI大模型迈向边缘、越来越多AI芯片向边缘设备扩展的趋势。https://m.cls.cn/detail/1726863
23.FPGA适合AI边缘计算吗?雷峰网FPGA适合AI边缘计算吗? 导语:FPGA要在边缘AI计算中应用,高成本和开发难度大是两个问题。 新一轮的AI热潮对芯片提出了更高要求,不过,AI芯片的定义还没有严格和公认的标准。因此,可以运行深度学习算法的CPU、GPU以及FPGA和ASIC都可以被称为AI芯片。虽然都称为AI芯片,但在2019年AI落地的大背景下,AI芯片的效率更https://www.leiphone.com/news/201912/ugckm1Vjn3N0v5g3.html