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未来无所不在的AI架构导向边缘和云端 逐步走向统一与可扩展

• AI/ML训练开发出供推论使用的模型，用于识别任何需要辨识的对象。这些对象可以是智能城市街道上顺畅或拥挤的交通、用于实现安全访问控制的身份证件和人脸比对的许可级别、向客服中心拨打电话的对话内容，抑或是邮政分发中心中信封上的手写地址。训练通常在企业数据中心或云端进行，这些环境中有众多高效能服务器、充裕的内存、硬件加速器和高速网络可以投入工作负载。在这种环境下，需快速完成工作的训练使用大量供给运算、网络链接和冷却的电力。尽管推论工作负载也能在数据中心或云端执行，但由于多种原因，越来越多推论任务正迁移至边缘。首
• 关键字：AI架构边缘云端