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結(jié)合云和邊緣服務(wù)的人工智能平臺(tái)

星星科技指導(dǎo)員 ? 來(lái)源:嵌入式計(jì)算設(shè)計(jì) ? 作者:Rich Nass ? 2022-07-10 16:26 ? 次閱讀
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隨著時(shí)間的推移,技術(shù)需求不斷發(fā)展,我們使用的技術(shù)也在不斷發(fā)展。邊緣服務(wù)和云計(jì)算在過(guò)去幾年中都得到了顯著改善,具有廣泛的功能。將這兩種技術(shù)結(jié)合起來(lái)提供了巨大的優(yōu)勢(shì)。

隨著人工智能AI) 的進(jìn)步,云和邊緣服務(wù)現(xiàn)在可以更方便地融合在一起。流行的 AI 即服務(wù)平臺(tái) SensoryCloud 提供了尖端的 AI 工具,以實(shí)現(xiàn)新興三重奏——云、邊緣服務(wù)和人工智能的融合。

結(jié)合云和邊緣服務(wù),用戶和開(kāi)發(fā)人員可以融合這兩種技術(shù)的優(yōu)勢(shì),以創(chuàng)建更有效和更復(fù)雜的系統(tǒng)。云邊緣計(jì)算或邊緣云是指通過(guò)網(wǎng)關(guān)將云技術(shù)的能力與設(shè)備的本地存儲(chǔ)和處理能力相結(jié)合來(lái)執(zhí)行邊緣設(shè)備計(jì)算。由于這種技術(shù)融合,邊緣計(jì)算與云計(jì)算不再是爭(zhēng)論的焦點(diǎn)。

邊緣計(jì)算的主要挫折之一涉及使用本地內(nèi)存來(lái)存儲(chǔ)通過(guò)傳感器或傳感器等各種來(lái)源收集的數(shù)據(jù)。這不再是邊緣云的問(wèn)題,因?yàn)樗试S在云上安全存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)。這解決了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)短缺的挑戰(zhàn),同時(shí)滿足更大的數(shù)據(jù)需求。不用說(shuō),云中收集的數(shù)據(jù)可用于更好的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)研究和創(chuàng)新。

此外,使用云而不是傳統(tǒng)的邊緣服務(wù)可以更容易地構(gòu)建人工智能模型。使用云資源訪問(wèn)邊緣設(shè)備上的模型更方便。

鏈接到邊緣的應(yīng)用程序更具響應(yīng)性和彈性。網(wǎng)絡(luò)連接在通過(guò)切片網(wǎng)絡(luò)和容量控制實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。邊緣設(shè)備應(yīng)該能夠獨(dú)立于網(wǎng)絡(luò)的其余部分運(yùn)行。這進(jìn)一步增加了邊緣設(shè)備的安全性和隱私性。

Sensory Cloud 融合云與邊緣服務(wù)的 AIaaS

SensoryCloud 是首批基于云的人工智能平臺(tái)之一,通過(guò)將云與邊緣服務(wù)相結(jié)合,為用戶提供完全控制。SensoryCloud 是一個(gè)與語(yǔ)言和平臺(tái)無(wú)關(guān)的 AI 推理引擎,具有完善的 API,從而增加了根據(jù)自定義要求構(gòu)建數(shù)據(jù)的選項(xiàng)。

除了行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)工具和應(yīng)用程序外,它還使用 Go、gRPC 和 NVIDIA Triton 等尖端技術(shù)。這為邊緣云 AI 平臺(tái)提供了無(wú)與倫比的速度、準(zhǔn)確性、可用性和隱私性。

SensoryCloud 提供了許多 AI 功能,例如:

具有批量轉(zhuǎn)錄的語(yǔ)音到文本

實(shí)時(shí)流媒體和字幕

生物識(shí)別面部和語(yǔ)音識(shí)別

喚醒詞驗(yàn)證

該平臺(tái)具有通過(guò)云驗(yàn)證嵌入式喚醒詞事件和聲音識(shí)別的特點(diǎn),非常適合企業(yè)目標(biāo)系統(tǒng)。這些功能減少了冗余任務(wù)并使重復(fù)性工作自動(dòng)化,從而使資源能夠?qū)W⒂诠ぷ髁鞒讨械闹匾顒?dòng)。

SensoryCloud 具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),可以提供融合邊緣和云端 AI 的綜合解決方案。在系統(tǒng)中的每個(gè)點(diǎn)提供語(yǔ)音、視覺(jué)或聲音特征提取和推理的自定義模型使得第二階段驗(yàn)證和連續(xù)覆蓋等功能更容易構(gòu)建,而不管網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)如何。

這提供了許多優(yōu)勢(shì),例如通過(guò)完全定制實(shí)現(xiàn)的高靈活性、通過(guò)減少延遲和提高并發(fā)性來(lái)提高速度、通過(guò)云的安全性實(shí)現(xiàn)高隱私以及人工智能服務(wù)的高精度等等。

Edge-Cloud-AI 合并提高目標(biāo)系統(tǒng)的速度和效率

在人工智能的幫助下,邊緣服務(wù)與云的結(jié)合正在徹底改變 AIoT 和云計(jì)算領(lǐng)域。這種組合結(jié)合了云技術(shù)和智能物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備的優(yōu)勢(shì)。這在很大程度上提高了系統(tǒng)的速度和效率。此外,云的安全性為用戶提供了完全的隱私。

審核編輯:郭婷

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