L'impact de l'intelligence artificielle est partout : du data center à la périphérie

L'intelligence artificielle générative est devenue un moteur important de la transformation de l'intelligence artificielle et a eu un impact large et profond sur notre vie quotidienne. Au cours de la dernière année, la technologie de l’intelligence artificielle a progressivement pénétré la vie des consommateurs. Les actualités et annonces de produits du MWC 2024 mettent en évidence le potentiel des applications d’IA générative de nouvelle génération. Cette technologie sera omniprésente, intégrée directement dans les appareils périphériques et terminaux, propulsant la créativité et la communication vers des sommets sans précédent.

L'« intelligence artificielle de pointe » fait référence au déploiement d'algorithmes d'intelligence artificielle dans l'infrastructure de périphérie du réseau et directement sur des terminaux, tels que des smartphones, des caméras, des capteurs et des appareils IoT, permettant ainsi d'obtenir un traitement et une prise de décision en temps réel sans recourir à des serveurs cloud. . Cette décentralisation du traitement de l'IA offre plusieurs avantages, notamment une latence réduite, une confidentialité améliorée et une fiabilité améliorée là où la connectivité Internet est limitée.

Par exemple, disons que votre montre intelligente dispose de capacités de pointe en matière d'IA. Cela signifie que la montre peut effectuer certaines tâches localement sans avoir recours aux services cloud. Par exemple, les montres peuvent exploiter des modèles d’intelligence artificielle intégrés pour effectuer des tâches telles que la reconnaissance vocale, la traduction et la surveillance de l’état de santé afin d’offrir des temps de réponse rapides. Cette approche de l'informatique de pointe accélère non seulement le traitement, mais elle contribue également à protéger la vie privée, car elle réduit le besoin de serveurs externes pour transférer les données.

La clé de l'intelligence artificielle de pointe réside dans des capacités de raisonnement efficaces, c'est-à-dire l'utilisation de modèles d'intelligence artificielle entraînés pour faire des prédictions ou des décisions. Pour améliorer les performances, une technologie de mémoire spécialisée doit être utilisée et adaptée aux besoins spécifiques du périphérique final. À mesure que les modèles plus grands offrent une plus grande précision et une plus grande fidélité des résultats, le besoin d'une plus grande capacité de mémoire et d'une plus grande bande passante continuera de croître en fonction des contraintes de puissance et d'espace des appareils.

Les concepteurs disposent de plusieurs options lorsqu'ils choisissent la mémoire pour l'inférence AI/ML, mais en ce qui concerne la bande passante des paramètres clés, la mémoire GDDR fonctionne bien. Pour les téléphones mobiles et de nombreux appareils IoT, la consommation d'énergie et les contraintes d'espace sont critiques, ce qui fait de la LPDDR la mémoire de choix. Lors de la sélection de la mémoire pour l’inférence Edge AI, vous devez trouver le bon équilibre entre bande passante, capacité, consommation d’énergie et facteur de forme compact.

La sécurisation des appareils périphériques et terminaux est essentielle. Ces appareils jouent un rôle clé dans la collecte et le traitement de données sensibles, allant des informations personnelles aux informations commerciales exclusives, ce qui en fait des cibles de grande valeur pour les cyberattaques. Pour protéger les appareils d’IA contre diverses menaces potentielles, telles que les logiciels malveillants, les violations de données et les accès non autorisés, il est essentiel de mettre en œuvre des mesures de sécurité strictes. Cela nécessite l'utilisation de protocoles de chiffrement, de mécanismes de démarrage sécurisé et de fonctionnalités de sécurité matérielles pour garantir la protection pendant la transmission des données et le stockage au repos.

L'essor de l'intelligence artificielle de pointe offre de nouvelles opportunités de créativité, d'innovation et d'expériences personnalisées. Toutefois, pour exploiter tout le potentiel de l’IA, les technologies de mémoire destinées à l’inférence et à la sécurisation des appareils de pointe doivent continuer à évoluer.

Le contrôleur d'interface mémoire de Rambus offre des performances de mémoire à large bande passante et à faible latence pour GDDR et LPDDR afin de répondre aux besoins de raisonnement actuel et futur de l'intelligence artificielle. De plus, Rambus dispose d'un vaste portefeuille d'IP de sécurité qui permet une sécurité de pointe au niveau matériel pour protéger les applications d'IA sur les appareils de périphérie et de point final.

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