offerto da Arm
L’intelligenza artificiale non è più limitata al cloud o ai data center. Funziona sempre più direttamente dove vengono generati i dati: su dispositivi, sensori e reti all’edge. Questo spostamento verso l’intelligenza on-device deriva dalle preoccupazioni in termini di latenza, privacy e costi che le aziende devono affrontare mentre continuano a investire nell’intelligenza artificiale.
Chris Bergey, vicepresidente senior e direttore generale del Customer Business di Arm, afferma che l’opportunità per i team di leadership è chiara: investire in piattaforme basate sull’intelligenza artificiale che integrino l’utilizzo del cloud, offrano reattività in tempo reale e proteggano i dati sensibili.
"Con l’esplosione dei dispositivi connessi e l’avvento dell’IoT, l’intelligenza artificiale edge rappresenta un’importante opportunità per le organizzazioni di ottenere un vantaggio competitivo attraverso un’intelligenza artificiale più veloce ed efficiente." Bergey spiega. "I first mover non solo aumentano l’efficienza, ma ridefiniscono anche le aspettative dei clienti. Intelligenza artificiale; Diventa un elemento di differenziazione in termini di fiducia, reattività e innovazione. Quanto prima un’azienda mette l’intelligenza artificiale al centro dei propri flussi di lavoro, tanto più velocemente potrà incorporare questo vantaggio."
Casi d’uso: Distribuisci l’intelligenza artificiale dove risiedono i dati
Le organizzazioni stanno scoprendo che l’intelligenza artificiale edge non è solo un miglioramento delle prestazioni, ma è anche un nuovo modello operativo. L’elaborazione locale significa meno dipendenza dal cloud e un processo decisionale più rapido e sicuro in tempo reale.
Ad esempio, una fabbrica può analizzare istantaneamente i dati delle apparecchiature per evitare tempi di inattività, mentre un ospedale può eseguire in sicurezza modelli diagnostici in loco. I rivenditori stanno implementando analisi in negozio utilizzando sistemi di visione, mentre le società di logistica utilizzano l’intelligenza artificiale sui dispositivi per ottimizzare le operazioni della flotta.
Invece di inviare grandi volumi di dati al cloud, le organizzazioni possono analizzare e agire in base agli insight man mano che emergono. Il risultato è un’architettura di intelligenza artificiale più reattiva, rispettosa della privacy ed economicamente vantaggiosa.
Aspettative dei consumatori: vicinanza e fiducia
Collaborando con il team Taobao di Alibaba, la più grande piattaforma di e-commerce cinese, Arm (Nasdaq:Arm) ha consentito consigli sui prodotti sul dispositivo che si aggiornano istantaneamente senza fare affidamento sul cloud. Ciò ha aiutato gli acquirenti online a trovare ciò di cui hanno bisogno più velocemente mantenendo privati i propri dati di navigazione.
Un altro esempio viene dalla tecnologia di consumo: gli occhiali intelligenti Ray-Ban di Meta, che fondono il cloud e l’intelligenza artificiale sul dispositivo. Gli occhiali gestiscono i comandi rapidi localmente per risposte più rapide, mentre le attività più pesanti come la traduzione e il riconoscimento visivo vengono gestite nel cloud.
"Ogni importante cambiamento tecnologico ha creato nuovi modi di interagire e fare soldi." Bergey dice. "Con l’aumento delle capacità di intelligenza artificiale e delle aspettative degli utenti, sarà necessario che più intelligenza si avvicini all’edge per fornire il tipo di immediatezza e fiducia che le persone ora si aspettano."
Questo cambiamento sta avvenendo anche nei veicoli che le persone utilizzano ogni giorno. Assistenti come Microsoft Copilot e Google Gemini uniscono l’intelligenza del cloud e quella del dispositivo per avvicinare l’intelligenza artificiale generativa all’utente, offrendo esperienze più veloci, più sicure e più sensibili al contesto. Lo stesso principio si applica a tutti i settori: maggiore è la quantità di intelligenza trasferita in modo sicuro ed efficiente all’edge, più reattive, private e preziose diventano le vostre operazioni.
Costruire in modo più intelligente su larga scala
L’esplosione dell’intelligenza artificiale nell’edge richiede non solo chip più intelligenti ma anche infrastrutture più intelligenti. Allineando la potenza di calcolo alle esigenze del carico di lavoro, le aziende possono ridurre il consumo energetico mantenendo prestazioni elevate. Questo equilibrio tra sostenibilità e scala sta rapidamente diventando un elemento di differenziazione competitiva.
"Le esigenze informatiche, sia nel cloud che in locale, continueranno ad aumentare notevolmente. La domanda è: come massimizzare il valore di questa transazione?" ha detto. "Puoi farlo solo investendo in piattaforme informatiche e software in grado di adattarsi ai tuoi obiettivi di intelligenza artificiale. La vera misura del progresso è la creazione di valore aziendale, non la semplice misurazione dell’efficienza."
fondazione intelligente
La rapida evoluzione dei modelli di intelligenza artificiale, in particolare quelli che supportano inferenze edge, applicazioni multimodali e risposte a bassa latenza, richiede non solo algoritmi più intelligenti ma anche la base di hardware ad alte prestazioni ed efficiente dal punto di vista energetico. Man mano che i carichi di lavoro diventano sempre più diversificati e distribuiti, le architetture legacy progettate per i carichi di lavoro tradizionali non sono più sufficienti.
Il ruolo delle CPU si sta evolvendo e ora sono al centro di sistemi sempre più eterogenei che offrono esperienze avanzate di intelligenza artificiale sul dispositivo. Grazie alla loro flessibilità, efficienza e supporto software maturo, le moderne CPU possono eseguire qualsiasi cosa, dal classico machine learning ai complessi carichi di lavoro di intelligenza artificiale generativa. Se abbinati ad acceleratori come NPU o GPU, coordinano in modo intelligente l’elaborazione in tutto il sistema, garantendo che il giusto carico di lavoro venga eseguito sul motore giusto per le massime prestazioni ed efficienza. La CPU rimane la base che consente un’intelligenza artificiale scalabile ed efficiente ovunque.
Tecnologie come Scalable Matrix Extension 2 (SME2) di Arm apportano un’accelerazione della matrice avanzata alle CPU Armv9. Nel frattempo, Arm KleidiAI, un livello software intelligente, è completamente integrato nei principali framework per aumentare automaticamente le prestazioni di un’ampia gamma di carichi di lavoro di intelligenza artificiale, dai modelli linguistici al riconoscimento vocale alla visione artificiale, in esecuzione su dispositivi edge basati su Arm, senza che gli sviluppatori debbano riscrivere il proprio codice.
"Queste tecnologie consentono ai framework AI di sfruttare appieno le prestazioni dei sistemi basati su Arm senza la necessità di ulteriori sforzi da parte dello sviluppatore." dice. "Ecco come rendiamo l’intelligenza artificiale scalabile e sostenibile: incorporando l’intelligenza alla base dell’informatica moderna, garantiamo che l’innovazione avvenga alla velocità del software, non dei cicli dell’hardware."
La democratizzazione della potenza di calcolo è ciò che faciliterà la prossima ondata di esperienze intelligenti e in tempo reale in tutta l’azienda, non solo nei prodotti di punta ma nell’intero portafoglio di dispositivi.
L’evoluzione dell’intelligenza artificiale edge
Man mano che l’intelligenza artificiale passa da progetti pilota isolati a un’implementazione su vasta scala, le organizzazioni che avranno successo saranno quelle che collegheranno l’intelligenza a ogni livello dell’infrastruttura. I sistemi di intelligenza artificiale delle agenzie dipenderanno da questa integrazione perfetta, consentendo processi autonomi in grado di ragionare, coordinarsi e fornire valore al volo.
"Questo schema è familiare, come qualsiasi onda dirompente; Gli operatori storici che si muovono lentamente rischiano di essere superati dai nuovi entranti." dice. "Le aziende di successo saranno quelle che si sveglieranno ogni mattina chiedendosi come rendere le proprie organizzazioni AI-first. Con l’avvento di Internet e del cloud computing, coloro che si rivolgeranno all’intelligenza artificiale e diventeranno veramente efficaci daranno forma al prossimo decennio."
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