人工智慧不再局限於單一的運算類別，而人工智慧基礎設施也不再是一體適用。
本月的新聞稿將探討雲端 AI 和實體 AI 如何共同發展。雖然兩者在人工智慧的未來都扮演著重要的角色，但它們旨在解決不同的挑戰，在不同的環境中運作，並需要截然不同的基礎設施策略。
我們也將分享 Premio 如何協助在惡劣的邊緣環境中實現真實世界的人工智慧部署。
為何僅靠雲端基礎設施還不夠
雲端 AI 對於大規模運算、模型訓練和企業分析仍然至關重要。然而，在工廠、車輛、機器人和運輸系統中，AI 系統通常需要即時做出決策。將資料往返傳輸到集中式系統可能會造成延遲，進而影響效能、安全性和正常運作時間。雲端 AI 面臨的主要挑戰是延遲。
這就是為什麼邊緣 AI 和實體 AI 基礎設施變得越來越重要的原因。雲端 AI 提供規模和運算能力，而邊緣 AI 則將低延遲的即時智慧帶到資料產生的地方。
瞭解雲端 AI
雲端 AI 旨在用於大規模模型訓練、企業分析和集中式運算。它為諸如大型語言模型推論、推薦引擎、資料分析和 SaaS 平台等應用程式提供支援。
雲端 AI 的主要基礎設施重點包括高 GPU 密度、可擴展性和可靠的電力可用性。然而，由於資料通常需要傳送到集中式雲端資料中心進行處理，雲端 AI 可能會面臨延遲、網路依賴性、電力中斷和資料隱私問題等挑戰。
瞭解實體 AI
實體 AI 指的是讓機器能夠感知、處理和回應現實世界中不斷變化的條件的 AI 系統。它通常部署在機器人、自動駕駛汽車、機器視覺系統、智慧製造設備和工業自動化中。
實體 AI 能夠在行動點快速做出決策。它們需要堅固、可靠、低延遲的基礎設施，專為在真實世界環境中持續運作而建置。
雲端 AI 與實體 AI 基礎設施
| 雲端 AI | 實體 AI |
| 超大規模資料中心 | 堅固的邊緣 AI 電腦 |
| 大規模電力與散熱 | 無風扇與寬溫操作 |
| 虛擬化工作負載 | 即時邊緣推論 |
| 專為規模化和集中式處理而建構 | 邊緣 GPU 加速 |
| 針對雲端工作負載進行最佳化 | 本地資料處理 |
| 最適合模型訓練、分析和雲端應用程式 | 最適合在惡劣、實體環境中實現即時 AI |
另請參閱更多關於邊緣大型語言模型 (LLM) 和雲端大型語言模型 (LLM) 的資訊 >>
新興的混合未來
混合 AI 結合了雲端運算能力與邊緣 AI 的即時推論。雲端負責大規模訓練、分析和模型更新，而邊緣系統則能在更接近資料生成的地方實現低延遲決策。
混合 AI 的主要優勢：
- 更快、更高效能
- 更低的延遲和更強大的資料隱私保護
- 更高的可靠性
- 更簡單的模型更新和最佳化
Premio 支援實體 AI 的技術
在 Premio，我們將實體 AI 定義為一種新的基礎設施類別，其中智慧必須超越雲端，直接在現實世界中運作。
Premio 提供了能夠讓實體 AI 系統即時感知、處理和回應的解決方案，即使在工業、遠端和關鍵任務環境中也是如此。
NVIDIA 驅動的工業邊緣平台
專為機器人技術和嵌入式 AI 而設計。JCO 系列採用緊湊、無風扇的系統，由 NVIDIA Jetson 模組驅動。這些平台為即時感知和自主決策提供節能效能，使其非常適合空間受限的環境。
工業 GPU 電腦
Premio 的邊緣 AI 系統由 x86 和 ARM 架構、NVIDIA 專業 GPU 和 Jetson 模組驅動，為機器視覺、機器人技術、智慧製造和實體 AI 等關鍵任務應用提供工業級可靠性。
LLM-1U-RPL 系列
專為本地大型語言模型推論而設計。LLM-1U-RPL 系列是一款 1U 邊緣 AI 伺服器，專為在對低延遲、安全性及內部部署至關重要的環境中，進行即時大型語言模型處理而打造。
主要功能包括：
- 支援高達 400 億參數的模型
- 用於低延遲推論的進階 GPU 效能
- 安全、內部部署的 AI 處理，無需依賴雲端
- 在工業場所、現場位置和企業資料中心靈活部署
結論
雲端 AI 和實體 AI 並不是相互競爭的趨勢。它們各自解決了不同操作環境中的獨特挑戰。雖然每個 AI 工作負載都需要正確的基礎設施策略，但雲端 AI 和實體 AI 對於加速 AI 的未來都至關重要。
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