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开放数据中心标准推进委员会:2024年边缘计算AI推理技术场景与挑战报告(37页).pdf

上传人: AG 编号:602634 2024-09-01 37页 2.86MB

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本文主要探讨了中心云和边缘计算节点在AI推理中的应用场景、优势、局限性,以及面临的挑战和未来发展趋势。 1. 中心云部署AI模型的典型场景包括金融风险评估和文生图、文生视频等,其优势在于强大的计算能力和数据处理能力,但实时性受限。 2. 边缘计算节点部署AI模型的典型场景包括多模态应用和智能交通与车辆智能,其优势在于实时性和低延迟,但面临有限的算力资源和功耗挑战。 3. 边缘AI推理面临的挑战包括算力硬件层面的有限算力资源、算力设备异构和功耗挑战,网络架构层面的突发流量拥塞挑战和算力弹性组网挑战,以及算法层面的量化精度损失问题、模型剪枝的有效性与风险、微调与在线学习的适应性问题、跨模态数据处理挑战。 4. 未来技术趋势包括可持续算力服务器、边缘高性能、低延迟网络技术和算法层面的自适应量化算法、智能剪枝技术、递增学习和实时反馈机制、跨模态学习架构、联邦学习与隐私保护等。 5. 中心云和边缘计算节点各有优势,选择和使用需要根据具体的应用场景和需求来定。随着技术的进一步发展,我们期待看到更多创新的解决方案,以满足全球范围内日益增长的数据和智能处理需求。
边缘计算在智能交通中的应用有哪些优势? 中心云与边缘计算在AI推理中如何选择? 边缘计算在AI推理中面临哪些挑战?
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