Advantech, 一家全球边缘计算领导者，已与Phison Electronics合作，后者是一家知名的NAND控制器和NAND存储解决方案提供商，推出了专为边缘和工业应用量身定制的GenAI解决方案。这种战略合作承诺为企业降低AI采用成本，同时提高性能。
革新AI基础设施和效率
现代AI服务器在计算需求上严重依赖GPU，GPU卡上的高带宽存储器（HBM）是决定整体计算效率和AI模型参数大小的关键因素。 Phison的aiDAPTIV+解决方案通过使用他们的专利SSD技术重构AI模型计算，与GPU卡上的HBM集成。这一突破允许即使有限的GPU和DRAM资源也能进行大规模AI模型的训练，并且与市场上当前的AI架构和GPU兼容。
借助aiDAPTIV+，公司可以降低AI基础设施的硬件成本，提高计算效率，减少总体能源需求。这与不断增长的环境趋势相吻合，即减少能源消耗和碳足迹。
AI精度和成本降低
一个值得注意的案例是拥有70亿参数的Llama2模型，只需八张NVIDIA RTX A6000卡就能实现92%的准确率，包括台湾语和客家话等地方方言的准确率超过85%。相关成本更加实惠，约为150万新台币，相比那些可能需要花费几千甚至几百万的解决方案。
在硬件方面，Advantech的SKY-602E3塔式服务器采用AMD EPYC 8004系列处理器，适用于各种环境。它支持四个PCIe 5.0 x16插槽用于GPU，以及两个M.2 2280 PCIe 5.0 SSD，与Phison的aiDAPTIV+ AI计算架构完美配合。其多功能性使其可以安装在桌面上，挂在墙上，或高效占据4U机架空间，展示了卓越的空间利用率。
此外，HPC-7420+ASMB-807工业级服务器配备Intel Xeon W系列处理器，DDR5 5600 MHz RDIMM，以及大量PCIe插槽支持处理AI AOI应用，增强了生产线效率和缺陷检测精度。
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关键问题与回答
在工业和边缘计算中，AI微调解决方案面临的主要挑战是什么？
主要挑战之一是训练和运行AI模型所需的高计算要求，这需要配备功能强大的GPU和高内存容量的昂贵硬件。另一个挑战是将AI解决方案整合到现有的工业环境中，因为它们必须与当前系统兼容，并能够在可能恶劣的条件下运行。能源消耗和热量散发也是重要考虑因素，尤其是在资源有限的边缘计算场景中。
与这些应用程序的AI微调相关的争议有哪些？
潜在的争议可能涉及数据隐私和安全性问题，因为AI系统通常需要访问可能包含敏感信息的大型数据集。还存在有关自动化以及其对行业就业的影响的道德考虑。此外，能源密集型AI计算的环境影响引起了担忧。
使用创新AI微调解决方案的优势是什么？
优势包括：
– 由于较低的硬件要求和运营费用而降低成本。
– 提高计算效率和模型训练速度。
– 有可能使用具有限制硬件能力的大规模AI模型。
– 减少能源消耗和碳足迹，有助于可持续发展目标。
– 在质量检查和缺陷检测等应用中提高精度和准确性。
有哪些缺点？
缺点可能包括：
– 初始实施和集成成本可能较高。
– 依赖于诸如aiDAPTIV+的专业解决方案可能在某些情况下限制灵活性。
– 在数据安全性和用户隐私方面存在维护挑战。
– 随着技术迅速发展，专业硬件和软件解决方案可能会变得过时。
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至于文章，它介绍了Advantech与Phison Electronics之间的合作努力，旨在通过降低AI采用成本和环境影响来解决部分挑战。aiDAPTIV+技术对这一努力至关重要，使公司能够利用有限资源实现大规模AI计算能力。此外，像Advantech的SKY-602E3塔式服务器和HPC-7420+ASMB-807工业级服务器这样的硬件解决方案旨在满足AI计算的要求，同时保持多功能性和效率。
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