Lidia PerskaPotreba umetne inteligence po hrani brez prestanka
Predstavljajte si neukrotljivo pošast, ki vsakih šest mesecev požre dvojno količino hrane kot običajno, presegajočo celo slavni Moorejev zakon. Takšna je požrešnost umetne inteligence po računalniških virih, ki presega napovedi, dane v Moorejevem zakonu. Ta tehnološka pošast zahteva vedno več, vznemirjajoč meje tradicionalnih računalniških zmogljivosti.
Nad računalniško močjo
Čeprav se zdi, da je povečanje računalniške moči enostavna rešitev za to povpraševanje, kompleksnosti sodobnih modelov umetne inteligence zahtevajo več kot zgolj surovo procesno moč. Specializirana strojna oprema, kot so grafične kartice in tensor procesne enote, so postale bistvene, skupaj z razpršenimi računalniškimi infrastrukturami, ki učinkovito povezujejo računalniške vozlišča.
Omrežna infrastruktura kot zamašek
Presenetljivo, ozka vratca za napredovanje umetne inteligence ležijo znotraj omrežne infrastrukture. Prav tako kot usklajevanje svetovnega simfonijskega orkestra brez trenutne komunikacije vodi v kaos, učinkoviti modeli umetne inteligence zahtevajo visokopasovna omrežja z nizkimi zamiki za razpršene naloge obdelave podatkov in računalništva.
Ključna vloga omrežij
Učinkoviti mehanizmi distribucije podatkov, procesi vzporednega usposabljanja modelov in omrežja z nizkimi zamiki so ključni za razvoj umetne inteligence v različnih območjih, kot so avtonomna vozila in industrijska avtomatizacija. Ta omrežja igrajo ključno vlogo pri zagotavljanju obdelave in odločanja v realnem času.
Nove izzive za omrežne centre
Ko organizacije sprejemajo storitve, ki jih poganja umetna inteligenca, narašča zapletenost omrežne infrastrukture. Upravljanje različnih tehnologij, obvladovanje večjega števila alarmnih signalov in vključevanje zunanjih omrežij postajajo pereči problemi za centre za upravljanje omrežij. Umetna inteligenca predstavlja probleme in rešitve za upravljanje omrežij.
Umetna inteligenca pri upravljanju omrežij
Prihodnje rešitve za upravljanje omrežij, ki izkoriščajo zmogljivosti umetne inteligence, obljubljajo poenostavljene delovne poti in izboljšane analitike za teams za operacij v omrežnih centrih, omogočajoč nemoten prehod na kompleksna večdobavna okolja. Z vključitvijo različnih virov inteligence te rešitve rešujejo ključne vidike uspešnosti omrežja.
