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加速边缘 AI 的采用
相反，生成式人工智能是一种创造性的催化剂，它使用底层数据模式来合成新信息，推动创新和个性化体验。例如，医院内的自动售货亭可以利用生成式人工智能为医院访客提供定制的路线导航。与简单的传统信息亭（或无法离开岗位的人工接待员）不同，动态生成的路线导航可以利用选择加入的面部识别或联系信息来引导访客穿过走廊到达目的地，或提供直接发送到移动设备的逐向导航。自疫情爆发前以来，医院的运营成本上涨了 11%，边缘的生成式人工智能可以帮助减轻过度劳累员工的负担，同时改善个人体验 4 。
边缘的神经形态 AI 推理
仅 2020 年，托管云工作负载的数据中心就排放了约 600 兆吨温室气体，超过整个英国 (GB) 的消耗量。除非发生根本性变化，否则到 2050 年，数据中心将消耗全球 20% 以上的能源！凭借其片上学习和低功耗、高吞吐量推理能力，我们相信 AKIDA 可以通过分散 AI 处理来帮助减少数据中心 98% 的碳排放。智能地分析片上数据将有助于终结数百万个端点向云数据中心发送的大量原始、未处理且大多不相关的数据，从而解决阻碍互联网拥塞的问题。
Versal™ AI Edge 系列
本文所含信息仅供参考，如有更改，恕不另行通知。尽管在编写本文档时已采取一切预防措施，但其中可能包含技术上的不准确之处、遗漏之处和印刷错误，AMD 没有义务更新或以其他方式更正此信息。Advanced Micro Devices, Inc. 对本文档内容的准确性或完整性不作任何陈述或保证，并且不承担任何责任，包括对本文所述 AMD 硬件、软件或其他产品的操作或使用不侵权、适销性或适用性的默示保证。本文档不授予任何知识产权许可，包括默示许可或禁止反言许可。购买或使用 AMD 产品的条款和限制规定在双方签署的协议或 AMD 的标准销售条款和条件中。
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战术边缘的数据管理
信息技术现代化是美国联邦政府的首要任务，而作为最大的机构之一，国防部 (DOD) 对此尤为关注。现代化带来的好处包括更好的客户参与度、成本节约和效率——这与总统管理议程的跨机构优先目标不谋而合。所有这些要素都有一个共同点：数据。无论目标是增加远程办公和远程访问，还是优化人工智能等下一代技术，国防部都需要一个统一的数据管理平台。挑战在于，被称为海量数据碎片化的字面脱节往往会阻碍国防部走向现代化的道路。海量数据碎片化的根本原因包括数据资产的扩散，这些数据资产存储在不同的地方。在过去十年中，创新为云、托管服务提供商和企业数据中心提供了可选性，但也加剧了碎片化问题。拥有超过 10,000 个操作系统，数千个
生活在边缘？ - Orange Business
一些组织也可能会安装基础设施来监控和管理员工的健康和福祉。这可能包括员工体温监测、位置跟踪——随着技术的发展，还包括空气传播病原体检测仪。然后可以利用特定地点的安全性和“健康”来吸引和留住关键员工。此外，可以通过部署在工作场所的传感器来管理社交距离。
