컴퓨팅에 대한 재고: 데이터가 존재하는 엣지에서 AI 확장

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컴퓨팅에 대한 재고: 데이터가 존재하는 엣지에서 AI 확장 완벽가이드

  1. 소개
  2. 핵심 특징
  3. 상세 정보
  4. 자주 묻는 질문

컴퓨팅에 대한 재고: 데이터가 존재하는 엣지에서 AI 확장

IT/기술 전문 정보

컴퓨팅에 대한 재고: 데이터가 존재하는 엣지에서 AI 확장

ArmAI가 제공하는 서비스는 더 이상 클라우드나 데이터센터에만 국한되지 않습니다. 엣지의 장치, 센서, 네트워크 등 데이터가 생성되는 곳에서 직접 실행되는 경우가 점점 늘어나고 있습니다. 온디바이스 인텔리전스로의 이러한 전환은 기업이 AI에 대한 투자를 계속하면서 직면하고 있는 지연 시간, 개인 정보 보호 및 비용 문제에 의해 주도되고 있습니다. Arm의 클라이언트 비즈니스 SVP 겸 GM인 Chris Bergey는 리더십 팀에게 기회가 분명하다고 말합니다. 클라우드 사용을 보완하고 실시간 응답성을 제공하며 민감한 데이터를 보호하

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ArmAI가 제공하는 서비스는 더 이상 클라우드나 데이터센터에만 국한되지 않습니다. 엣지의 장치, 센서, 네트워크 등 데이터가 생성되는 곳에서 직접 실행되는 경우가 점점 늘어나고 있습니다. 온디바이스 인텔리전스로의 이러한 전환은 기업이 AI에 대한 투자를 계속하면서 직면하고 있는 지연 시간, 개인 정보 보호 및 비용 문제에 의해 주도되고 있습니다. Arm의 클라이언트 비즈니스 SVP 겸 GM인 Chris Bergey는 리더십 팀에게 기회가 분명하다고 말합니다. 클라우드 사용을 보완하고 실시간 응답성을 제공하며 민감한 데이터를 보호하는 AI 우선 플랫폼에 투자하십시오. Bergey는 “연결된 장치가 폭발적으로 증가하고 IoT가 증가함에 따라 엣지 AI는 조직이 더 빠르고 효율적인 AI를 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다.”라고 설명합니다. “먼저 움직이는 사람들은 단순히 효율성을 높이는 것이 아니라 고객이 기대하는 것을 재정의하고 있습니다.

상세 분석

AI는 신뢰, 대응성 및 혁신의 차별화 요소가 되고 있습니다. 기업이 AI를 워크플로의 중심으로 빨리 만들수록 그 이점은 더욱 빠르게 강화됩니다.” 사용 사례: 데이터가 존재하는 곳에 AI 배포기업은 엣지 AI가 단순한 성능 향상이 아니라 새로운 운영 모델이라는 사실을 깨닫고 있습니다. 로컬에서 처리하면 클라우드에 대한 의존도가 낮아지고 실시간으로 더 빠르고 안전한 의사 결정이 가능해집니다. 예를 들어, 공장 현장에서는 장비 데이터를 즉시 분석하여 가동 중지 시간을 방지할 수 있고, 병원에서는 진단 모델을 현장에서 안전하게 실행할 수 있습니다. 소매업체는 비전 시스템을 사용하여 매장 내 분석을 배포하고 있으며, 물류 회사는 온디바이스 AI를 사용하여 차량 운영을 최적화하고 있습니다. 조직은 막대한 양의 데이터를 클라우드로 보내는 대신 통찰력이 나타나는 곳에서 통찰력을 분석하고 그에 따라 조치를 취할 수 있습니다. 그 결과 반응성이 뛰어나고 개인정보를 보호하며 비용 효율적인 AI 아키텍처가 탄생했습니다.

정리

소비자 기대: 즉각성과 신뢰 중국 최대 전자상거래 플랫폼인 Alibaba의 Taobao 팀과 협력하여 Arm(Nasdaq:Arm)은 클라우드에 의존하지 않고 즉시 업데이트되는 온디바이스 제품 추천을 지원했습니다. 이는 온라인 쇼핑객이 브라우징 데이터를 비공개로 유지하면서 필요한 것을 더 빨리 찾는 데 도움이 되었습니다. 또 다른 예는 소비자 기술에서 나옵니다. 클라우드와 온디바이스 AI를 혼합한 Meta의 Ray-Ban 스마트 안경입니다. 안경은 더 빠른 응답을 위해 로컬에서 빠른 명령을 처리하는 반면, 번역 및 시각적 인식과 같은 더 무거운 작업은 클라우드에서 처리됩니다. “모든 주요 기술 변화로 인해 참여하고 수익을 창출할 수 있는 새로운 방법이 탄생했습니다.”라고 Bergey는 말합니다. “AI 기능과 사용자 기대치가 높아짐에 따라 사람들이 현재 기대하는 이러한 즉각성과 신뢰를 제공하려면 더 많은 인텔리전스가 엣지에 더 가까이 다가가야 합니다.” 이러한 변화는 사람들이 매일 사용하는 도구에서도 일어나고 있습니다.

자주 묻는 질문

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