人工智能和机器学习

当涉及到人工智能工作负载时, 内存在决定系统的整体性能方面起着至关重要的作用. 人工智能工作负载通常考虑的两种主要内存类型是高带宽内存(HBM)和双数据速率(DDR)内存, 特别是DDR5. 哪种内存适合人工智能工作负载取决于各种因素, 包括人工智能算法的具体要求, 数据处理的规模和整体系统配置. HBM3E和DDR5都具有显著的优势, 它们的适用性取决于特定的用例, 预算和可用的硬件选项. 美光提供最新一代的HBM3E和DDR5.

HBM3E存储器在带宽、速度和能效方面是最高端的解决方案¹ 由于其先进的架构和高带宽能力. DDR5内存模块通常比HBM解决方案更主流，在规模上更具成本效益.

对于人工智能工作负载，理想的存储解决方案取决于几个因素. 关键的考虑因素应该包括速度, 表演, 能力, 可靠性, 持久性和可伸缩性. 人工智能工作负载的最佳存储解决方案取决于应用程序的特定需求, 您的预算和整体系统配置. 美光可以为您的特定需求提供一流的NVMe固态硬盘. 美光9400 NVMe固态硬盘 为PCIe设定了新的性能基准^® Gen4存储. 它的容量高达30TB，专为人工智能培训等关键工作负载而设计, 高频交易和数据库加速. 美光6500 ION NVMe固态硬盘 网络数据湖的理想高容量解决方案是什么.

混合人工智能, 有时被称为分布式人工智能, 是基于云计算和基于边缘的人工智能系统的混合体.  

目前, 大多数人工智能系统都位于数据中心，可以通过云服务访问, 为生成式人工智能等应用程序提供最强大的性能. 

另一方面, edge-based人工智能, 也被称为设备上人工智能, 指数据处理直接在设备(如智能手机)上进行的人工智能系统, 汽车, 个人电脑和物联网设备). 这消除了将所有数据连续发送到云或从云发送的需要, 提高隐私, 带宽和延迟限制, 它也可以在没有连接的情况下工作. 

混合方法在云和边缘设备之间分配和协调人工智能工作负载. 平衡基于云的AI模型和直接在设备上运行的模型可以实现实时性, 边缘的自主决策, 辅以长期的云分析和改进. 

在本质上, 混合人工智能旨在通过利用基于云的人工智能和基于边缘的人工智能各自的优势来提供最佳的用户体验.