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邊緣 AI 與美光一起加速前進

萬物的邊緣 AI

有人說,邊緣是終點,是邊界,是界限,是極限。但如果邊緣是 AI 體驗的起點呢?瞭解美光技術如何發揮作用,不僅在裝置上儲存資料,而且加速將資料轉化為可操作的智慧。

衝浪者乘風破浪,衝向似乎落入太空的超現實海洋邊緣

我們加速將資料轉化為智慧

AI 無處不在

AI 正在從雲端擴展到資料所在的邊緣裝置。美光可在雲端、邊緣和沿途的每一步實現 AI。

更多、更快、更好

AI 在雲端、資料中心和邊緣裝置上需要更快、更高效的記憶體和儲存裝置。

您值得信賴的邊緣 AI 顧問

我們的合作夥伴信賴我們,能以業界領先的記憶體和儲存解決方案應對 AI 資料挑戰,加速 AI 革命。

關於邊緣 AI,您需要瞭解的 5 件事

AI 行業發展迅速。要跟上新技術和未來趨勢頗具挑戰。閱讀本文,您將瞭解從雲端到邊緣裝置的 AI、記憶體和儲存裝置如何成為 AI 成功的關鍵,以及美光如何推動創新。

從高空俯瞰,高聳的建築形成 L 形缺口,勾勒出清晰的天際線,突顯城市的高密度和幾何形態。

邊緣 AI 的機遇和發展

面向 AI 應用的記憶體和儲存裝置產品

美光具有低功耗的記憶體和儲存解決方案產品組合,能助力邊緣 AI 技術應用於汽車、手機、PC 等場景。

俯瞰邊緣

深入瞭解美光如何支援邊緣市場和產業。

常見問答

邊緣 AI 是指在邊緣裝置(靠近資料產生位置)上直接部署和執行人工智慧 (AI) 模型,而不是在集中式雲端伺服器上。

 

雲端 AI 是指在集中式雲端運算基礎設施上部署和執行人工智慧 (AI) 模型,並將資料傳送到遠端伺服器進行處理、儲存和分析。

 

邊緣 AI 和雲端 AI 的主要區別在於 AI 運算發生的地點。

 

AI 始於資料,而資料無處不在。雲端 AI 訓練中使用的大部分資料都是在邊緣 AI 裝置上擷取的。AI 利用分散式 AI 模型,結合雲端運算和邊緣運算,提供更高效、可擴充的解決方案。傳統上,AI 處理和 AI 訓練都集中在大型資料中心,但對即時應用的需求導致了分散式邊緣 AI 的興起。這種方法透過在邊緣裝置上本地處理資料,同時利用雲端進行大規模運算和模型訓練,在本地裝置上進行決策。它還能確保 AI 功能在不同環境中的可存取性和有效性。

 

美光先進的記憶體和儲存解決方案(如高頻寬記憶體 (HBM)LPDDR5X)對支援這種混合方法至關重要,可確保在不同環境中進行高效、可擴充和回應性強的 AI 操作。

記憶體對 AI 至關重要,因為它可以快速存取巨量資料,這是訓練複雜模型和進行即時決策的必要條件。沒有資料就沒有 AI。要釋放 AI 的全部潛力,必須以驚人的速度和效率儲存、移動和處理資料(從雲端到邊緣)。美光的高效能記憶體解決方案可確保 AI 系統能夠處理大型資料集並快速執行運算,從而獲得更準確的結果。

儲存裝置對於 AI 至關重要,因為它提供高效管理全球資料的基礎架構。美光的高效能儲存解決方案可確保快速資料存取,並提供容納全球資料的能力,使 AI 系統能夠快速處理大型資料集並做出智慧決策。快速存取資料可加速各種 AI 應用的 AI 創新。

邊緣 AI 裝置的市場正在經歷大幅增長。Gartner 預計,2025 年,企業產生的資料中約有 75% 將在傳統的集中式資料中心或雲端之外建立和處理,而 2018 年這一比例約為 10%。這一顯著轉變反映出,在即時資料處理和效率提升需求的推動下,邊緣 AI 在汽車、手機和 AI PC 中的應用日益增多。2024 年,邊緣 AI 市場價值約為 125 億美元,預計 2025 年至 2034 年的複合年增長率(CAGR)將達到 24.8%,到 2034 年將達到 1,094 億美元。神經網絡技術的進步、AI 裝置的普及以及對高效、安全資料處理的需求都將推動這一增長。