Die Auswirkungen künstlicher Intelligenz sind überall: vom Rechenzentrum bis zum Edge

Generative künstliche Intelligenz ist zu einer wichtigen treibenden Kraft für die Transformation der künstlichen Intelligenz geworden und hat weitreichende und weitreichende Auswirkungen auf unser tägliches Leben. Im vergangenen Jahr ist die Technologie der künstlichen Intelligenz schrittweise in das Leben der Verbraucher eingedrungen. Neuigkeiten und Produktankündigungen vom MWC 2024 verdeutlichen das Potenzial generativer KI-Anwendungen der nächsten Generation. Diese Technologie wird überall verfügbar sein, direkt in Edge- und Endpoint-Geräte integriert und Kreativität und Kommunikation auf ein noch nie dagewesenes Niveau bringen.

„Künstliche Edge-Intelligenz“ bezieht sich auf den Einsatz von Algorithmen der künstlichen Intelligenz in der Netzwerk-Edge-Infrastruktur und direkt auf Endgeräten wie Smartphones, Kameras, Sensoren und IoT-Geräten, wodurch eine Verarbeitung und Entscheidungsfindung in Echtzeit erreicht wird, ohne auf Cloud-Server angewiesen zu sein . Diese Dezentralisierung der KI-Verarbeitung bietet mehrere Vorteile, darunter geringere Latenz, verbesserter Datenschutz und verbesserte Zuverlässigkeit bei eingeschränkter Internetverbindung.

Angenommen, Ihre Smartwatch verfügt über KI-Edge-Funktionen. Das bedeutet, dass die Uhr einige Aufgaben lokal erledigen kann, ohne auf Cloud-Dienste angewiesen zu sein. Beispielsweise können Uhren integrierte Modelle der künstlichen Intelligenz nutzen, um Aufgaben wie Spracherkennung, Übersetzung und Gesundheitsüberwachung auszuführen und so schnelle Reaktionszeiten zu ermöglichen. Dieser Edge-Computing-Ansatz beschleunigt nicht nur die Verarbeitung, sondern trägt auch zum Schutz der Privatsphäre bei, da die Notwendigkeit externer Server zur Datenübertragung verringert wird.

Der Schlüssel zu modernster künstlicher Intelligenz liegt in effizienten Denkfähigkeiten, d. h. in der Verwendung trainierter Modelle künstlicher Intelligenz, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Um die Leistung zu verbessern, muss spezielle Speichertechnologie eingesetzt und an die spezifischen Anforderungen des Endgeräts angepasst werden. Da größere Modelle eine höhere Genauigkeit und Ergebnistreue bieten, wird der Bedarf an größerer Speicherkapazität und Bandbreite angesichts der Leistungs- und Platzbeschränkungen der Geräte weiter steigen.

Designer haben bei der Auswahl des Speichers für AI/ML-Inferenz mehrere Möglichkeiten, aber wenn es um den Schlüsselparameter Bandbreite geht, schneidet der GDDR-Speicher gut ab. Bei Mobiltelefonen und vielen IoT-Geräten sind Stromverbrauch und Platzbeschränkungen von entscheidender Bedeutung, weshalb LPDDR der Speicher der Wahl ist. Bei der Auswahl des Speichers für Edge-KI-Inferenz müssen Sie die richtige Balance zwischen Bandbreite, Kapazität, Stromverbrauch und kompaktem Formfaktor finden.

Die Sicherung von Edge- und Endpunktgeräten ist von entscheidender Bedeutung. Diese Geräte spielen eine Schlüsselrolle bei der Erfassung und Verarbeitung sensibler Daten, die von persönlichen Informationen bis hin zu firmeneigenen Geschäftserkenntnissen reichen, was sie zu hochwertigen Zielen für Cyberangriffe macht. Um KI-Geräte vor einer Vielzahl potenzieller Bedrohungen wie Malware, Datenschutzverletzungen und unbefugtem Zugriff zu schützen, ist die Implementierung starker Sicherheitsmaßnahmen von entscheidender Bedeutung. Dies erfordert den Einsatz von Verschlüsselungsprotokollen, sicheren Boot-Mechanismen und hardwarebasierten Sicherheitsfunktionen, um den Schutz während der Datenübertragung und der Speicherung im Ruhezustand zu gewährleisten.

Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz am Rande eröffnet neue Möglichkeiten für Kreativität, Innovation und personalisierte Erlebnisse. Um jedoch das volle Potenzial der KI auszuschöpfen, müssen sich die Speichertechnologien für Inferenz und Sicherung von Edge-Geräten weiterentwickeln.

Der Speicherschnittstellen-Controller von Rambus bietet Speicherleistung mit hoher Bandbreite und geringer Latenz für GDDR und LPDDR, um den Anforderungen aktueller und zukünftiger künstlicher Intelligenz gerecht zu werden. Darüber hinaus verfügt Rambus über ein umfangreiches Portfolio an Sicherheits-IP, das modernste Sicherheit auf Hardwareebene ermöglicht, um KI-Anwendungen auf Edge- und Endpunktgeräten zu schützen.

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