مصنوعی ذہانت (AI) کے ساتھ، کنارے (کنارہ کمپیوٹنگ) ٹیکنالوجی پر حالیہ برسوں میں، کنزیومر الیکٹرانکس اور گھر کے سامان ہوشیار گھر تصور شامل ہیں انقلابی تبدیلیوں آہستہ آہستہ جگہ لے جائے گا کی ایک قسم کی تیز رفتار ترقی کے آخر میں، مختلف چلاتا ہے. گھر کے سامان پر مشتمل مصنوعی ذہانت کے نیٹ ورک، شاید آپ کو ہو جائے گا اور میں دوسرے خاندان کے ارکان کو نہیں دیکھ سکتا ہے. مقامی بادل اور متعلقہ سازو سامان کے تصور، گھر ناگزیر لئے مصنوعی ذہانت کے نیٹ ورک کے عناصر ہو جائے گا.
انٹیلجنٹ اسپیکر / مانیٹر صارفین کو دو تکلا AI بن جائے گا
تحقیق فرم انڈانو صارفین کی ٹیکنالوجی محقق سے Ronan ڈی Renesse کی ترقی سے باخبر رہنے کے کے لئے ذمہ دار (چترا 1) کنزیومر الیکٹرانکس میدان میں AI کی درخواست، تقریبا دو سال کے اکثر ذرائع ابلاغ کی توجہ کا مرکز بن جاتے ہیں، لیکن کنزیومر الیکٹرانکس اور AI رجحان کے ساتھ مل کر، صرف اب صرف اگلے تین سے پانچ سال میں تیار کرنے کے لئے شروع، کئی کنزیومر الیکٹرانکس مصنوعات AI افعال کے ساتھ لیس کیا جائے گا، اور ایک دوسرے سے منسلک کیا جائے گا، نیٹ ورک میں مصنوعی ذہانت کے ایک خاندان.
چترا 1 انڈے صارفین کی ٹیکنالوجی محقق سے Ronan ڈی Renesse کہ الیکٹرانک آلات کی ایک قسم میں خاندان کا مستقبل، پوشیدہ خاندان کے ایک نئے رکن بن جائے گا یقین رکھتا ہے.
ہارڈ ویئر کی سیریز کے طور پر، اگرچہ اس رجحان بہت سے نئے کاروبار کے مواقع کو لے آئے گا، لیکن نقطہ نظر کی ایک اعلی سطح کے نقطہ نظر سے، یہ خاموشی سے گھر میں مصنوعی ذہانت کے نیٹ ورک میں داخل ہوئے تو، آپ کو میں ایک اور "خاندان نہیں دیکھتے ہوں گے ممبران کو. "
ہارڈ ویئر کی طرف، واقف ہوشیار مقررین، بنیادی طور پر ایک نسبتا بالغ مصنوعات کی فروخت میں نمایاں اضافہ ہو جائے گا، اگرچہ، لیکن بڑھتی ہوئی طاقت بتدریج اگلے پانچ سال کے دوران سست ہو جائے گی. جب تخمینہ 2022 عالمی سمارٹ اسپیکر ہے تقریبا 9.5 بلین $ کو فروخت کی رقم. اصل میں، Renesse ایمیزون (ایمیزون) گوگل کے ساتھ شاید ان دونوں مستقبل میں سمارٹ بولنے کا اپنا برانڈ شروع نہیں کرے گا کیونکہ مصنوعات خود اس طرح کے منافع کے مارجن نہیں ہے یقین رکھتا ہے نیٹ ورکنگ کے دیو، جب تک ہارڈ ویئر کی صنعت کے طور پر، صارفین کے ڈیٹا کو ان کی ضرورت کو جمع کر سکتے ہیں ان کی خدمت کے پلیٹ فارم استعمال کر رہے ہیں، مقصد تک پہنچ جاتا ہے.
اسی عرصے کے دوران، گھر ذہین نگرانی کے نظام میں تبدیلی ذہین بولنے، نام نہاد ہوشیار گھر کی نگرانی کی مصنوعات موجود سے حقیقت میں، نہ مصنوعی ذہانت جزو ہے، لیکن اس طرح کی مصنوعات کو زیادہ واضح ہو جائے گا کیمرے، الارم، تالے، سینسر اور دیگر ہارڈ ویئر ایک دوسرے سے جڑے مصنوعات کو ایک سپورٹ واقعہ کو متحرک کیا سیکورٹی نظام (ایونٹ ٹرگر) فنکشن بنانے کے لئے. لیکن جیسے متعلقہ ہارڈ ویئر اور سافٹ ویئر ٹیکنالوجی، زیادہ بہتر ہو چکی ہے مصنوعی ذہانت کے ساتھ لیس مستقبل کے گھر کی نگرانی کے کیمروں کے تناسب تیزی سے اعلی بن جائے گا، بلکہ زیادہ حاصل کرنے کے لئے اس طرح کے کثیر صارف کے ماحول میں پروگراموں کے ساتھ آواز اور اسسٹنٹ ایپلی کیشنز، زیادہ درست طریقے سے ایک سے زیادہ صارفین کے لئے مختلف خدمات فراہم کرنے کے لئے.
بھاری پرائیویسی پالیسی AI کی پہلی صارفین کی درخواست
تاہم، ہارڈ ویئر کی صنعت، سب سے زیادہ قابل ذکر مقامی بادل (مقامی بادل) تصور اور متعلقہ درخواست مصنوعات، عام طور پر حمایت کی AI اور دوبارہ لیز گھر آلات کے ساتھ ساتھ ہو سکتا ہے. Renesse نے نشاندہی کی، الیکٹرانک مصنوعات کی AI افعال کے ساتھ لیس کیا جائے گا صارف کے ڈیٹا کی بڑی مقدار پیدا، لیکن وہاں گھر الیکٹرانکس مصنوعات کی مصنوعی ذہانت کے ساتھ لیس ہے، کام کرنے کے لئے ظاہر پرائیویسی کے خدشات کا سبب بنے گی ترتیب میں بیرونی بادل پر مکمل طور پر انحصار کرتی تھی تو ڈیٹا کی رازداری کی ایک بہت، داؤ پر ہے. لہذا.
دوسری طرف، بہت سے خصوصیات نسبتا سادہ چیزوں صارفی آلات، بجلی، کمپیوٹنگ کی طاقت کی طرف سے، کی پیداوار اور دیگر حالات کی قیمت، نہیں بہت اعلی کے آخر AI الگورتھم کی حمایت کرنے کے قابل ہو سکتا ہے. اس وقت، مقامی کلاؤڈ آلہ دماغ کا کردار ادا کریں گے، یونیفارم ان آلات کو حکم دیتے ہیں.
لیکن Renesse قبول کرتے ہیں، یہ کہنا کہ کیا سامان کی قسم کی ایک مقامی بادل کے مرکز کھیلے گا اب بھی مشکل ہے. زیادہ ذہین اعلی کے آخر میں مقررین ہو سکتا ہے، یہ ایک سمارٹ ٹی وی یا دیگر مصنوعات سے ہو سکتا ہے.
بازو سینئر مارکیٹنگ ڈائریکٹر ایان Smythe کو (چترا 2) یہ بھی زیادہ سے زیادہ ہو جائے گا کہ کمپیوٹنگ اور استنتاج (تخمینے) انجن کے مستقبل ٹرمینل منتقل کرنے کے لئے یقین ہے کہ یقین رکھتا ہے. یہ ایک اہم محرک قوت کی منتقلی کی وجہ سے، یہ صارف کی پرائیویسی کی حفاظت کے لئے ہے آخر پروسیسنگ اور تجزیہ کام کی طرف سے، ڈیٹا آسانی گمنام ہو سکتا ہے، اور یقینی بنانے کے لئے حساس ڈیٹا نیٹ ورک کے ذریعے انکشاف نہیں کیا جائے گا. خاندان کی درخواست، مثال کے طور پر صارفین کو نہیں چاہتے نیٹ ورک سے کسی کو اس کے خاندان نے نہیں کیا ہے کہ سیکھا لوگوں کے وقت، اور پھر آسانی سے گھر میں چوری کرنے کے لئے.
ایان Smythe کو 2 بازو، مارکیٹنگ آریھ مارکیٹ کے سینئر ڈائریکٹر نے کہا کہ صارفین کی پرائیویسی کے تحفظ کے طریقہ کار کے لئے AI ایپلی کیشنز، قابل اعتماد ہے کی کلید ہو جائے گا درخواست کی مقبولیت یا نہیں.
وژن پروگراموں کے لئے، Smythe کو کچھ اہم رازداری کے مسائل یونٹ ذخیرہ یا کلاؤڈ پر منتقل کیا جاتا ہے جب کوئی بات نہیں ہے، تا کہ حفاظت کر سکتے ہیں فطرت میں. ظاہر ہے، ان آلات ڈیزائن کیا جائے ضروری ہے کے بارے میں غور کرنے کے لئے بصری تسلیم حمایت کیمرے افعال ہے کہ یقین رکھتا ہے پرائیویسی اور حساس معلومات. ٹرانسمیشن عام طور پر wirelessly سے منسلک ہے کے بعد سے، آپ وائرلیس ٹرانسمیشن کی سلامتی کے لئے محتاط توجہ دینا ضروری ہے. ڈیوائس کے انجینئرز ڈیزائن کو یقینی بنانا چاہیے نیٹ ورک کنکشن آلہ ہیک نہیں کیا جائے گا، دیکھ.
بیٹری کی زندگی اہم تکنیکی چیلنج ہے
تاہم، AI نوڈس کے دہانے پر، سب سے بڑا تکنیکی چیلنج اب بھی نظام کی بجلی کی کھپت ہے. صارفین کی نگرانی کے کیمروں کے لئے، مثال کے طور پر، صارفین کو ان مصنوعات کو مکمل طور پر وائرلیس ہیں توقع کر سکتے ہیں، یہ سب سے بہتر نہیں، یہاں تک کہ توانائی کی لائنز ہے اس کا مطلب ہے کہ ان مصنوعات بیٹری سے چلنے ہونا ضروری ہے، لیکن یہ بھی وائرلیس نیٹ ورک کی حمایت کرتا ہے. اس کے علاوہ، یہ سب اشیاء، اور لامحدود اسٹوریج کے لئے ضرورت کی شناخت کرنے کے قابل ہونا چاہئے.
مندرجہ بالا نظام کے ڈیزائن کے لئے چیلنجوں کا ایک بڑا سودا کا مطالبہ ہے، یہ سیکھنے (ایم ایل) مشین کا مسلسل چارج بیٹری کی صلاحیت، اور کلاؤڈ اسٹوریج میں چپ ڈیزائن اور نظام کے اجزاء کی یہ انتہائی صورتوں فائلوں کو اپ لوڈ کرنا جاری رکھا صلاحیت کو چلانے کے لئے کئی ماہ درکار ہو سکتے ہیں بہت سخت ضروریات، سب سے زیادہ اہم بات، وہ کوریوگرافی جب بیٹری کی زندگی میں توسیع کرنے کے لئے ان کی خصوصیات کو فعال کرنے میں مہارت حاصل ہے.
گھر کی نگرانی کے کیمرے کے ساتھ، ایک ویڈیو کیمرے 24 گھنٹے کی منتقلی خالی کمرے کی ضرورت نہیں ہے، صرف ایک حصے کی تصویر اپ لوڈ طرح کے طور پر ایک ہی منظر کی دستیابی وہاں کی صورت میں، وہاں کے لوگوں کی غیر مصدقہ شناخت ہوتے ہیں تو اسی طرح صرف مناسب ہے ، آپریشن کے موڈ میں ہونے کی توقع صارفی آلات بنانے کے لئے ایم ایل الگورتھم کو چالو مطلب نہیں ہے. ان کی خصوصیات کو چالو کرنے کے لئے جب، جہاں، ہوشیار انتظامات، ترتیب میں، صرف دو AA بیٹریاں طویل مدتی عام استعمال کر سکتے ہیں.
بلکہ بجلی کی کھپت ٹرمینل آلہ میں تعینات AI کرنے کے لئے اہم رکاوٹوں میں سے ایک ہے، کیونکہ بہت سے گھر startups کے، مارکیٹ پر کم طاقت نیورل نیٹ ورک (NN) مسرع سلکان ملکیت دانش (IP) شروع کرنے کی چپ کی مدد کرنے کے لئے موقع دیکھا ہو وہاں ہیں بجلی کی کھپت کو کم کرنے، بلکہ کارکردگی کی ضرورت تخمینے الگورتھم مزاحمت ہوشیاری (Kneron) سے ملنے کے لئے، جبکہ ڈویلپرز سرکاری طور پر اس کی نیورل نیٹ ورک پروسیسر (NPU) سلسلہ جاری کیا ہے، ٹرمینل آلہ تیار کیا گیا مصنوعی ذہانت کے لئے ایک سرشار پروسیسر ہے IP خاندان تین مصنوعات، KDP 300 کی یعنی انتہائی کم طاقت ورژن پر مشتمل ہوتا ہے، سٹینڈرڈ ایڈیشن KDP 500، اسی طرح KDP 700 کی اعلی کارکردگی ورژن، سمارٹ فون، ہوشیار گھر، ذہین سیکورٹی کی درخواست، کے ساتھ ساتھ چیزوں کو آلات کی ایک قسم کو پورا کرنے کے لئے کم بجلی کی کھپت، چھوٹے سائز کی خصوصیات کے ساتھ مصنوعات کی پوری رینج، اور ایک طاقتور کمپیوٹنگ کی صلاحیت فراہم کرتا ہے. AI پروسیسر واٹ دور کی دسیوں کے لئے مارکیٹ میں دستیاب طاقت کے برعکس، Kneron NPU IP بجلی کی کھپت 100 میگاواٹ ہے (میگاواٹ) اسمارٹ فونز کے لئے کی سطح کو وقف KDP 300 کی شناخت، یا طاقت کا بھی کم 5 milliwatts سامنا.
درخواستیں مزاحم مصنوعات کی مارکیٹنگ مینیجر کے ساتھ شیعہ لن (چترا 3 بائیں)، بتاتے ہیں، ٹرمینل آلہ مصنوعی ذہانت آپریشن پر کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کی طاقت اور کارکردگی کے لئے مانگ کو پورا کرنے کا ایک بنیادی غور ہے جبکہ ہو سکتا ہے. لہذا، انفرادی ایپلی کیشنز کے لئے مرضی کے حل کے تعارف، اہم ہے .. مصنوعی ذہانت کے موجودہ درخواست موٹے طور پر ویڈیو ہے، وہ قدرتی زبان تجزیہ میں ایک مختلف زور کی آواز ایپلی کیشنز کو استعمال عصبی نیٹ ورک کی ساخت کے ساتھ آواز کی دو اہم اقسام میں تقسیم کیا جا سکتا ہے، مرکزی دھارے کے نیٹ ورک کے فن تعمیر بار بار نیورل نیٹ ورک (سے Rnn) ہے؛ مرکزی دھارے کے نیٹ ورک کی ساخت تصویر تجزیہ convolutional نیورل نیٹ ورک (سی این این) مختلف نیٹ ورک کے ڈھانچے کے لئے مرضی کے استعمال کیا جاتا ہے، حل مزاحمت فراہم کر سکتے ہیں کے ایک ہی نہیں ہیں.
شین منگ فنگ (چترا 3 دائیں) بالو، سافٹ ویئر ڈیزائن مینیجر کی تکمیل کر سکتے قدرتی زبان تجزیہ چپ کمپیوٹنگ کارکردگی کے لئے کم مانگ، بلکہ اس زبان کے لہجے کی، تقریر کی عادات ایک عظیم تضادات پائے جانے کے لئے ہے، اور اس وجہ سے کی ضرورت ہے، اگرچہ کہ ماڈل تربیت ڈیٹا سیٹ تصویر شناس، صارفین کو پہلے سے ہی لہذا، لسانی تجزیہ کا آف لائن درخواست صارفین کو حاصل کرنے وغیرہ کے کلاؤڈ پر مبنی آواز اسسٹنٹ ایپل (ایپل) سری، گوگل اسسٹنٹ استعمال کرتے ہوئے کے عادی طور پر، بہت بڑا سے زیادہ ہے. دوسری طرف شرط صارفین کی محدود کمپیوٹنگ وسائل کے ساتھ اسی طرح کا تجربہ فراہم کرنا ضروری ہے. نظام ڈویلپرز کے ساتھ اس چپ سپلائر، چیلنج چھوٹا نہیں ہے.
3 ریچھ درخواست دے سکتے مارکیٹنگ اور پروڈکٹ مینیجر شیعہ لن (بائیں) یقین رکھتا تصویر شناس ساتھ آواز، فطرت میں بہت مختلف ہیں سے ملنے کے لئے. شین منگ فنگ صحیح سافٹ ویئر مزاحم ڈیزائن مینیجر ہو سکتا ہے مختلف مسائل کے حل پر انحصار کرنے کی ضرورت ہے کہ.
اصل میں، ذہین بولنے کی وسیع اکثریت، کنارے کمپیوٹنگ مصنوعات کے طور پر شمار نہیں کیا جاتا. شیعہ لن، اس کی نشاندہی اس سے قطع نظر ایکو، ایپل کے Homepod یا سمارٹ اسپیکر پر Baidu، علی بابا پلیٹ فارم، کے ایمیزون (ایمیزون) کی یا کرنا چاہتے ہیں اعداد و شمار کے لسانی تصریف کے ساتھ پروسیسنگ کے لئے بادل میں واپس کے لئے، صارف کا جواب دینے. آواز آپریشن، آخر مصنوعات پر براہ راست کارکردگی کا مظاہرہ کیا جا سکتا ہے بنیادی طور پر قوانین میں سے اکثر اپنایا موڈ (قاعدہ کی بنیاد پر)، اور نہ مشین لرننگ کے قدرتی لسانی تفہیم کی بنیاد پر.
2016 ریچھ کمپنی کی پہلی ٹرمینل آلہ کے ساتھ خاص AI پروسیسر NPU IP شروع کر سکتے ہیں کے بعد سے، IP، KDP میں شروع گاہکوں کے لئے فی الحال دستیاب میں اس کے ڈیزائن اور وضاحتیں بہتر بنانے کے لئے جاری رکھا، اور مختلف صنعتی ایپلی کیشنز کے لئے مرضی کے ہیں. کے نظام کا استعمال کرتے ہوئے 500 پلانٹ گاہکوں رہا ہے اور دوسری سہ ماہی کی تیاری میں بڑے پیمانے پر پیداوار میں ہو گا (ماسک ٹیپ آؤٹ) تلاش کے کتوں تعاون سے تقریر کی شناخت آف لائن لسانی تصریف حاصل کر لیا ہے، اس لیے ٹرمینل آلہ کے نیٹ ورک سے منسلک نہیں ہے یہاں تک کہ اگر، بلکہ صارف کی آواز حکم دیتا ہے کو سمجھتے ہیں.
Kneron NPU IP ایک آف لائن ماحول میں ٹرمینل کے آلے، آپ ResNet چلا سکتے ہیں تاکہ ڈیزائن کیا گیا ہے ٹرمینل کے آلے کے لئے مصنوعی ذہانت پروسیسر وقف ہے، Yolo کی دیگر گہری سیکھنے نیٹ ورک. Kneron NPU ایک مکمل اختتامی AI ہارڈ ویئر کے حل ہارڈ ویئر بھی شامل ہے، آئی پی، کمپائلر (کمپائلر) اور سمپیڑن ماڈل (ماڈل سمپیڑن) تین حصوں، اس طرح Resnet-18، Resnet-34، Vgg16، GoogleNet، اور Lenet، اسی طرح مرکزی دھارے حمایت گہری سیکھنے کے طور پر مرکزی دھارے عصبی نیٹ ورک ماڈل، کی ایک قسم کی حمایت کر سکتے کیفے، Keras اور TensorFlow سمیت فریم.
Kneron NPU IP بجلی کی کھپت 100 میگاواٹ کی سطح انتہائی کم طاقت KDP 300 کے ورژن یا اس سے بھی کم 5 میگاواٹ، کارکردگی فی واٹ 1.5 سب سے اوپر / W یا اس سے زیادہ، خصوصی ٹیکنالوجی کی ایک بڑی تعداد کا استعمال، یہ کر سکتے ہیں میں مصنوعات کی مکمل رینج ہے ملو چپ فراہم کرنے، نظام آپریٹرز کم طاقت، اعلی کمپیوٹنگ کی طاقت کے لئے کی ضرورت ہے.
تالا کے بنیادی عناصر ٹیکنالوجی ہارڈویئر سرعت تکرار سے خوفزدہ نہیں ہیں
کیورنگ (hardwired کے) سرکٹ بجلی کی کھپت، عمر کے لئے چپ ڈیزائن کو کم کرنے، کچھ کمپیوٹنگ کے کاموں کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے، لیکن چپ افعال کے لئے مارکیٹ کی درخواست کی صورت میں زیریں درخواست لچک، اہم تبدیلی کی قیمت پر یا نمایاں طور پر نظر ثانی کی سافٹ ویئر الگورتھم، چپ ڈیزائنرز کے لئے ایک نیا چپ دوبارہ ترقی کی ہے.
چپ تقریب کے لئے مانگ کے معاملے میں بنیادی طور پر آباد کیا گیا ہے، اور یہ ڈیزائن ایک مسئلہ نہیں ہے، لیکن روزہ تکراری تکنیک کی ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجیز میں، یہ ڈیزائن نقطہ نظر لے، کاروبار میں ایک نسبتا بڑے خطرے وہاں ہو جائے گا مصنوعی ذہانت بہت تیزی سے ہنر مند تکرار، تقریبا ہر سال ماڈل دستیاب. کھولیں AI ریسرچ فرم کے ساتھ ایک نیا الگورتھم بھی ہے کہ گزشتہ چھ برسوں کے دوران، کمپیوٹنگ کی طاقت مانگ لئے AI کی تربیت ماڈل ہر 3.43 ایک ماہ اضافہ ہو جائے گا کہ اس کی نشاندہی کی ہے بار.
اس سلسلے میں، شین منگ فنگ نے نشاندہی کی، ضروری نہیں ہے کہ ایک ہارڈویئر سرعت کوئی لچکدار ہے. توانائی کی مصنوعات کے لئے مزاحم ہے، مثال کے طور پر، ارکیٹیکچرل ڈیزائین کی، کمپنی لپیٹ دانا تقسیم (فلٹر سڑن) ٹیکنالوجی، بڑے لپیٹ دانا لپیٹ استعمال کرتا ایک لپیٹ حساب کتاب کے بلاکس میں تقسیم کیا چھوٹے بلاکس کی ایک بہسنکھیا الگ الگ، پھر مل کر reconfigurable ہارڈویئر سرعت کاری لپیٹ (reconfigurable لپیٹ تیز کرنے) کی تکنیک، آپریشن چھوٹے بلاکس کی ایک بہسنکھیا مجموعی تیز کرنے کو fused رہے ہیں کی لپیٹ آپریشن نتیجہ حساب لگانے آپریشنل کارکردگی.
لیگو اینٹوں کسی چیز کو تعمیر کرنے کے پیٹرن کی ایک قسم میں مل کر کیا جا سکتا ہے کی طرح آسان درجانتوں، کو سمجھنے کے لئے، لیکن اعتراض خود کو اب بھی چند بنیادی باکس میں سے ایک پوری اسٹیک ہے. مزاحمت توانائی پروگرام AI الگورتھم کے لئے ناگزیر ہے بنیادی عناصر، جس کے تحت الگورتھم کی کارکردگی میں بہتری، اور اس وجہ سے، اس سے بھی تیزی سے اپ ڈیٹ AI الگورتھم تو اس کا حل مزاحمت اب بھی اثر کو تیز کرنے کے لئے مفید ہو سکتا ہے تیز.
مسرع کے علاوہ خود بنیادی عناصر کے لیے، مجموعی طور پر بیرونی مزاحمت تیز کرنے کے بجائے ایک مخصوص الگورتھم بھی ایکسلریشن تراکیب اور عی کے ایپلی کیشنز فراہم کر سکتے ہیں، اس طرح کے طور پر اس ماڈل کے سمپیڑن ماڈل ڈیزائن کر یا تعینات کی جاتی ہے (ماڈل سمپیڑن) سمپیڑن ٹیکنالوجی unoptimized ڈال اوقات کی تعداد؛ پدانکردوست میموری اسٹوریج ٹیکنالوجی (کثیر سطح کیشنگ) CPU بوجھ کو کم اور مزید اس کے علاوہ مجموعی طور پر آپریشنل کارکردگی کو بڑھانے کے لئے، ڈیٹا ٹرانسمیشن کی مقدار کو کم کر سکتے ہیں، Kneron NPU IP Kneron تصویر شناس سافٹ ویئر مل کر کیا جا سکتا ہے، اصل وقت کی شناخت تجزیہ، اور روزہ فراہم کرتا ہے. اس کے جواب میں نہ صرف زیادہ مستحکم، بلکہ ہارڈ ویئر اور سافٹ ویئر کی وجہ سے کی پرائیویسی کی سیکورٹی کی ضروریات کو پورا کرنے کے لئے مضبوطی، تا کہ مجموعی طور پر پروگرام کے چھوٹے، کم طاقت کے استعمال، تیز رفتار مصنوعات کی ترقی میں مدد کے لئے شامل کیا جا سکتا ہے.
تصویری شناخت AI کنارے کی طرف زیادہ ضروری ہے
مجموعی طور پر، تصویر شناس کے لئے موجودہ مارکیٹ کی طلب ذہین اسپیکر کو اس بہت بڑی ممکنہ مارکیٹ ایپلی کیشنز، لیکن اس شرط لیکن کم صنعت وسائل موجود ہیں، اگرچہ زیادہ ضروری، آف لائن لسانی تجزیہ ہے. اس رجحان کے لئے اہم وجہ تصویر ہے ٹرانسمیشن ایک بڑی تعداد میں بینڈوڈتھ پر قبضہ کرے گا، اس طرح مجموعی طور پر نظام کے انعقاد کی قیمتوں میں اضافہ ہو گا، اور اس آواز میں اس کا کوئی مسئلہ نہیں ہے.
اینڈیز ٹیکنالوجی جنرل منیجر لن Zhiming (تصویر 4) مصنوعی ذہانت اور پابند چیزوں کے عمل میں بیان کی طلب کمپیوٹنگ ٹیکنالوجی متعارف کروائی کناروں کنارے کمپیوٹنگ ٹیکنالوجی ڈرائیو کریں گے میں، ابھرتی ہوئی ایپلی کیشنز کی ایک قسم پر لاگو کیا جائے گا اس رجحان کے علاوہ، لچکدار، روزہ تائیوان مینوفیکچررز کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے. سب سے زیادہ تائیوانی مینوفیکچررز اور آایسی ڈیزائن کمپنیوں کے لئے، کٹ کنارے مصنوعی ذہانت مارکیٹ کے اختتام پر نسبتا آسان ہے.
شناخت 4: زیکسن لن، جینکسین ٹیکنالوجی کے جنرل مینیجر کا اندازہ ہے کہ آئی پی کیمرے کنارے کے آلات پر اے اے اے کی کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کے لئے اہم ایپلی کیشنز میں سے ایک ہوں گے.
ایک ہی وقت میں، درآمد کنارے کمپیوٹنگ ٹیکنالوجی کی وجہ سے، بلکہ میموری، ٹرانسمیشن بڑھانے کے لئے نظام پر چپ (SOC) اصل میں دیگر زیادہ پیچیدہ ایپلی کیشنز کے مقابلے پر، کے لئے لے آئے گا اور تو ہارڈ ویئر کی ضروریات پر، نمایاں طور پر مینوفیکچرنگ کے اخراجات دھکیل دیا جائے گا. تصویر کے ارتباط کی وجہ سے لاگت رواداری بہت بڑی ہے، لہذا کنارے کمپیوٹنگ ٹیکنالوجی کی امید ہے کہ آئی پی کیمرہ سے متعلق تصویر سے متعلق ایپلی کیشنز کی طرف سے درآمد کرنے والے سب سے پہلے ہونے کی امید ہے.
مصنوعی ذہانت ایپلی کیشنز، دو حصوں تربیت اور منظوری پر بات چیت میں تقسیم کیا جا سکتا ہے. بڑے پیمانے پر آپریشن کی گہری سیکھنے کے عمل میں، ایک مختصر وقت اب بھی کلاؤڈ کمپیوٹنگ کی طرف سے سنبھالا جائے گا. برتری آپریٹر کام کے لئے ذمہ دار ہے جمع کی گئی معلومات چوسا پہلے کرنا ابتدائی علاج، نقل و حمل کے اخراجات پر بچانے کے لئے کلاؤڈ پر ڈیٹا اپ لوڈ ہے جس فلٹر باہر غیر اہم معلومات، اور پھر بعد. دوسری طرف، ایک مکمل کلاؤڈ گہرائی تدریسی نتائج، یہ ممکن زیادہ ذہین ٹرمینل کی تقریب کی شناخت کرنے کے لئے ہے. IP کیمرے مثال کے طور پر، تصویر کی گہرائی سیکھنے کا کام پہلے کلاؤڈ کمپیوٹنگ کی طرف سے مکمل کیا جاسکتا ہے. اس وقت کے بعد جب سیکھنے والے اس پیدل کو تسلیم کرتے ہیں تو، آئی پی کیمرے کنارے پر صرف شناختی کام انجام دے سکتا ہے.
دوسری جانب، آئی پی کیمرے سیکورٹی بحالی اور کمیونٹی کی حفاظت میں بڑے پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے، حکومت اور ادیموں کے مقابلے میں نسبتا سرمایہ کاری کی حمایت کرنے کے لئے تیار ہے، جو آئی پی کی تیز رفتار ترقی کی وجہ بھی ہوگی.
لن Zhiming حصہ، بہت سے کاروباری اپنے نظام میں مصنوعی ذہانت چپ درآمد کرنے کا طریقہ بھٹک جاتا ہے. موجودہ صورت حال چیزوں کو صرف پنپنے ہم اب بھی ارد گرد 2020 سازوں کا تخمینہ کمی، درخواست کیسے کی کر رہے شروع کر دیا ہے جب کی طرح ہے زیادہ حقیقی مصنوعات شروع کریں گے.
ریئل ٹائم ایپلی کیشنز کو کنارے کمپیوٹنگ فن تعمیر کا استعمال کرنا چاہیے
مصنوعی ذہانت بتدریج کنارے کمپیوٹنگ فن تعمیر کو کلاؤڈ کمپیوٹنگ فن تعمیر سے منتقل جس کو آج کل ایک سلگتا ہوا موضوع ہے. سپلائی چین مینوفیکچررز پر کوئی چھوٹا سا اثر لے آئے گا وقت کی مختصر مدت کے باوجود مصنوعی ذہانت کی بنیاد پر کلاؤڈ کمپیوٹنگ کی ترقی کے لئے جاری رہے گی، تاہم، وژن ایپلی کیشن کے سلسلے میں بہت مصنوعی انٹیلی جنس افعال کناروں کو درآمد کرنے کے لئے شروع ہو جائیں گے.
Xilinx ڈیولپمنٹ ڈائریکٹر (Xilinx) بصری انٹیلی جنس کی حکمت عملی مارکیٹ ڈیل K. Hitt کی (چترا 5) مستقبل قریب میں، AI ترقی تربیت کے اجزاء اب بھی کلاؤڈ کمپیوٹنگ کی طرف سے غلبہ ہو سکتا ہے کہ اس کی نشاندہی. تاہم، تخمینے / اجزاء تعینات شروع ہو گیا ہے ایپلی کیشنز کی حمایت کرنے کے لئے کنارے آپریشنز کا استعمال کریں جو کم طول و عرض اور نیٹ ورک کی کارکردگی کی ضرورت ہے.
5 Xilinx ڈیولپمنٹ ڈائریکٹر، بصری انٹیلی جنس کی حکمت عملی مارکیٹ ڈیل K. Hitt کی سوچتے ہیں، بہت کم ولمبتا کی ضرورت ہوتی ہے ایپلی کیشنز کے لیے، آپریشن کے کنارے سے بہترین حل ہو جائے گا.
سیکھنے سے متعلق مشین وژن پروگراموں کے لئے کنارے اوپیرانڈ عنصر کے طور پر، اہم اور دور رس رجحان میں سے ایک ہو جائے گا. اور، صنعتی مشین وژن میں، ہوشیار شہروں، بصری تجزیہ اور خود ڈرائیو مارکیٹ ایک مضبوط ہے کارکردگی کے لئے ضروریات کو گزشتہ نسلوں بہت سے پروگراموں کے مقابلے میں بھی زیادہ ہیں تاکہ ترقی کی صلاحیت.، صنعتی وژن اور صارفین کی ایپلی کیشنز، کی وجہ ریاضی کنارے مشین لرننگ الگورتھم کو کی شرائط میں پھانسی دے دی جائے. اس کے علاوہ، سیکھنے کنارے مشین الگورتھم / تقریب میں بھی بدلتی تیزی رہا ہے، اور زندگی کے اس وجہ سے تمام شعبہ ہائے مستقبل کی مشین سیکھنے کے لۓ اپنی مرضی کے مطابق خود مختار ہارڈ ویئر کی ضرورت ہوتی ہے.
Hitt کی خود ڈرائیونگ، مثال کے طور پر، ہر گاڑی سینسر کی حمایت کے پیچھے جدید ترین الگورتھم ہے، خیال سینسر ڈیٹا کی پیداوار سے نتائج کی تشریح کے لئے ذمہ دار ہے. تازہ ترین رجحان گہری سیکھنے الگورتھم تاہم، کے نتائج کے ان تصورات تشریح پیداوار کو استعمال کرنے کے لئے ہے، گہرے سیکھنے کے الگورتھم کو بڑی تعداد میں ممکنہ حالات کے ذریعے تربیت دی جانی چاہئے تاکہ سیکھنے کے تمام ممکنہ سینسر کے اعداد و شمار کو پڑھ سکیں.
تربیت کے بعد، گہری سیکھنے الگورتھم کو محفوظ طریقے سے گاڑی کو کنٹرول کرنے کے لئے ہے، انتہائی کم ولمبتا کے ساتھ اعلی کمپیوٹنگ کی کارکردگی کی ضرورت ہوتی ہے. الیکٹرک گاڑیوں کے لئے، آپ کے آپریٹنگ درجہ حرارت کی حد کے ساتھ نمٹنے کے لئے اور بیٹری کی طاقت سیمیکمڈکٹر کاروبار کو بڑھانے کے لئے کم طاقت کا استعمال ضروری ہے مقصد خود کار طریقے سے خود کار طریقے سے کنارے AI کی مختلف ضروریات کو پورا کرنے کے لئے اعلی کارکردگی، کم طاقت، قابل اطلاق حل فراہم کرنا ہے.
کنارے کمپیوٹنگ کی ترقی میں، سب سے بڑا چیلنج یہ ہے کہ مارکیٹ کی طلب بہت تیزی سے تبدیل ہوتی ہے. لہذا، ٹیکنالوجیوں کو تیزی سے مختلف تبدیلیوں کو اپنانے میں مدد مل سکتی ہے. کمپنیوں کو اپنی صلاحیتوں کو برقرار رکھنے میں مدد ملتی ہے.
Hitt کی مزید کہا کہ اسی طرح کی ایک رحلت مسلسل پیش رفت کی ایک تیزی سے شرح سے سیکھنے الگورتھم کی گہرائی وضاحت، 2017 میں معروف کے حل کے بہت سے اب تک کا سامنا رہا ہے. دوسروں کے بہت سے اب بھی بڑھتی ہوئی مانگ کمپیوٹنگ، ہارڈ ویئر کے ساتھ ساتھ، ایک اعلی صلاحیت ہے اگرچہ اصلاح کریں. ہارڈ ویئر کو ختم کرنے سے بچنے کے لئے تیزی سے شرح کو اپ ڈیٹ کیا جانا چاہئے. کچھ ہارڈویئر بھی پیداوار کے دوران اپ ڈیٹ کرنے کی ضرورت ہوسکتی ہے. چپ کو اپ ڈیٹ کرنے کے لئے بہت سے متبادل تکنیکوں کو بھی یاد کرنا ہوگا.
Hitt کی ضمیمہ، کمپیوٹنگ، میموری فن تعمیر، اور ہارڈ ویئر کی گہرائی کے دوسرے پہلوؤں کے لنکس شامل ہیں کہ FPGA منفرد فوائد بہتر کیا جا سکتا ہے اور کم طاقت کی کھپت میں زیادہ کارکردگی کو حاصل کرنے کے لئے مرضی کے لئے CPU اور GPU، مقابلے میں جبکہ سابق دو ہارڈ ویئر کے فن تعمیر کی نئی نئی ضروریات کے لئے تیزی سے مرضی کے مطابق نہیں کیا جا سکتا.
کنارے آپریشن بہت زیادہ ہے
AI ایپلی کیشنز، کلاؤڈ ڈیٹا سینٹر آپریشنز پر انحصار بہت زیادہ کمپیوٹنگ طاقت کی حمایت کے ہیں، لیکن یہ استدلال کے ماڈل آسان کے ساتھ مطابق میں کی شناخت آلہ کے درست کرنے کے کنارے کے مقابلے میں عام طور پر زیادہ ہے، لیکن اکاؤنٹ نجی معلومات کی حفاظتی خدشات، آن لائن اصل وقت جواب اور اخراجات اور دیگر عوامل میں لینے کے بعد یہ ابھی تک کنارے کے آلات پر براہ راست انعقاد کرنے کے لئے ایک پرکشش اختیار ہے. دوسری طرف، ٹرمینل آلات کے مارکیٹ کا سائز کلاؤڈ ڈیٹا مراکز کے مقابلے میں زیادہ بڑا ہے، اور اس میں کافی اقتصادی تشویشات موجود ہیں. یہ گزشتہ سال میں ایوو کے نعرہ کا نعرہ بھی ہے. قیمت کی گھنٹی بجی، سیمیکمڈکٹر صنعت فعال طور پر ترتیب کرنے کے لئے اہم وجوہات.
مستقبل کی تلاش میں، بادل کی طرف سے حمایت کر رہے ہیں کہ AI ایپلی کیشنز اب بھی مارکیٹ پر موجود ہیں لیکن تناسب سال بہ سال کم کرنے کی پابند ہے، یہ ایک نئی ہائبرڈ کلاؤڈ فن تعمیر اور کنارے کمپیوٹنگ کی طرف سے تبدیل کیا جائے گا. AI ڈویلپرز کی درخواستیں، بادل سے تبدیل نہیں کیا جا سکتا قدر اس کی وجہ سے نہیں بلکہ استدلال پرفارمنگ مقابلے، ماڈل ٹرین میں مضمر ہے. اس کے علاوہ، درخواست ڈویلپرز، اس کا حل فراہم کرنے والے "بادل" کے درمیان ایک ہموار انضمام حاصل کر سکتے ہیں اور "ختم" درخواست ڈویلپرز ہو جائے گا پردایک، سب سے اہم غور کا تعین کرنے میں.