In the last few decades, we’ve seen an extraordinary shift in computing power and efficiency. This monumental change was largely propelled by Moore’s Law, which cleverly predicted that the number of transistors on a microchip would double approximately every two years. Coupling this with the rise of inexpensive hardware and flexible software designs, we’ve seen the explosion of internet services on a global scale. This has brought about a world of connectivity, linking billions of people and unlocking access to virtually the entire repository of human knowledge.
As fantastic as these developments have been, we’re entering an exciting and pivotal new chapter with the emergence of artificial intelligence (AI). This advancement is making us rethink the building blocks of our digital infrastructure from the ground up. The one-size-fits-all cloud architectures that we’ve grown accustomed to, crafted with general tasks in mind, are showing signs of strain under the unique requirements of AI workloads. These call for significant parallel processing, fast data access, and specialized hardware enhancement.
Istniejące systemy, choć solidne w konwencjonalnych zastosowaniach, zmagają się z dużymi wolumenami i szybko reagującymi wymaganiami typowymi dla szkolenia i wnioskowania modeli sztucznej inteligencji. Niestety, przenoszenie ogromnych ilości danych w systemach rozproszonych przyczynia się do spowolnienia wydajności, pochłaniając energię i zwiększając koszty operacyjne.
To keep pace and stay competitive, businesses are reimagining the compute backbone at its very roots. This overhaul involves integrating AI-centric chips like GPUs and TPUs, reassessing the structuring of data centers, and maximizing data flow at every layer of the stack. The goal goes beyond spreading out; it’s about scaling thoughtfully.
Ta era oparta na sztucznej inteligencji skłania nas do przyjęcia nowego spojrzenia na projektowanie - takiego, w którym obliczenia, pamięć i sieć nie są oddzielnymi przedziałami, ale nieodłącznie powiązanymi ze sobą aspektami. Przyjęcie tej holistycznej filozofii będzie kluczem do zapewnienia wydajności, efektywności i skalowalności, których potrzebujemy, aby zasilić kolejną falę inteligentnych aplikacji.
As AI continues to advance and shape our future, so too must the infrastructure that supports it. The internet’s spine, once optimized for delivering static content and transactional data, now has to adapt to a real-time world of machine learning and reasoning, and interactive AI. This isn’t merely a technical hurdle; it’s a fundamental pivot point that will define digital landscapes for many years ahead.
Kliknij tutaj aby przeczytać oryginalny artykuł na VentureBeat.
This website uses cookies.