在過去的幾年中，全球互聯網經歷了巨大的變革以滿足不斷增長的用戶需求。就在十年前，很多企業必須運營和維護內部部署數據中心基礎設施，并投入大量資金以保持業務運營順利進行。隨著云計算技術的出現，這些都發生了變化。在現代商業領域，云服務使業務部門的操作變得更加簡單和高效。各種規模的企業都在不斷地將他們的應用程序遷移到云端，他們逐漸意識到云計算技術的重要性。此外，行業專家認為，人工智能集成計算技術將超越IT行業。邊緣人工智能和云計算人工智能的出現深刻影響了企業處理敏感數據和應用程序的當前狀態。

 

在新冠疫情爆發之后，工作環境的整個生態系統都被打亂了，因為大量員工被迫在家遠程工作。這種現象鼓勵更多地采用顛覆性技術來應對現有的工作條件并順利運營業務。這種不斷變化的工作模式極具挑戰性，但深度學習和人工智能等技術的發展已經讓制造業、醫療保健、IT等行業受益。

 

 

邊緣計算人工智能解決了在硬件上本地處理和實施機器學習算法的問題。這種形式的本地計算可以最大限度地減少或消除數據傳輸或共享的網絡延遲，并解決安全方面的挑戰，因為一切都發生在設備上。但是這種本地處理并不意味著機器學習算法的訓練必須在本地進行。在通常情況下，訓練在具有增強計算能力以處理更大數據集的平臺中進行。該系統融合了人工智能加速功能以及用于實時數據處理應用程序的部署模型。

 

近年來，由于對GPU、NPU、TPU和其他人工智能加速器的需求增加，邊緣人工智能技術發生了巨大變化。此外，機器學習和人工智能使用的增加將導致邊緣人工智能應用程序和平臺的應用增加，用于在本地處理各種任務。

 

 

盡管一些專家認為將人工智能集成到云端和邊緣是企業戰略的補充部分，但每個人都會這么認為，在云中部署人工智能不僅可以保障商業運營，而且還改變了企業制定的財務戰略。

 

人工智能在云計算基礎設施運行可以同時支持許多項目和工作負載。共享基礎設施專注于將人工智能硬件與開源軟件結合在一起，通過混合云服務提供人工智能功能。利用人工智能和云計算的力量將使企業能夠進行敏捷開發。在當今瞬息萬變的技術世界中，企業正努力保持優勢地位以保持與客戶的相關性。此外，部署云計算人工智能可能是企業加快開發周期以更有效地交付解決方案，同時最大程度地減少錯誤的一種絕佳方式。

 

 

云計算人工智能通過在云端遠程提供計算能力來支持硬件處理。由于這種處理是遠程進行的，因此系統在性能和處理方面更加強大。此外，人工智能云計算增加了架構和設計的選擇。邊緣人工智能與云計算人工智能有很大不同，提供了其他一些設施，當與云計算和人工智能結合使用時，這些設施非常有價值。

 

對于許多企業來說，云計算和邊緣計算的融合是必要的。混合云架構允許企業利用內部部署系統的安全性和可管理性，同時利用服務提供商的公有云資源。但是對于不同的企業來說，部署這項技術可能意味著不同的事情。這可能意味著在云端進行訓練并在邊緣進行部署、在數據中心進行訓練以及在邊緣使用云計算管理工具。當企業在同一平臺上將云計算和邊緣計算結合在一起時，他們將擁有更多的機會。

 

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