人工智能的影响无处不在：从数据中心到边缘

生成式人工智能已经成为人工智能变革的重要动力，对我们的日常生活产生了广泛而深远的影响。最近一年来，人工智能技术已经逐渐渗透到消费者的生活中。MWC 2024发布的新闻和产品公告突显了下一代生成式人工智能应用的潜力。这种技术将无处不在，直接融入到边缘和端点设备中，推动创造力和沟通能力达到前所未有的高度。

“边缘人工智能”是指将人工智能算法部署到网络边缘基础设施中，以及直接部署到终端上，如智能手机、摄像头、传感器和物联网设备，从而在不依赖云服务器的情况下实现实时处理和决策。AI处理的这种分散化提供了几个优势，包括减少延迟、增强隐私以及在互联网连接有限的情况下提高可靠性。

举个例子，假设你的智能手表具备了人工智能边缘功能。这意味着手表可以在本地执行一些任务，而不必依赖云服务。举例来说，手表可以利用内置的人工智能模型来执行语音识别、翻译和健康监测等任务，以提供快速的响应时间。这种边缘计算的方法不仅加快了处理速度，还有助于保护个人隐私，因为它减少了对外部服务器传输数据的需求。

边缘人工智能的关键在于高效的推理能力，即利用经过训练的人工智能模型进行预测或决策。为了提高性能，需要采用专门的内存技术，并根据终端设备的特殊需求进行定制。由于更大的模型可以提供更高的准确性和结果保真度，因此在设备功率和空间方面的限制下，对更大的内存容量和带宽的需求将会持续增长。

设计人员在选择AI/ML推理的内存时拥有多种选项，但在关键参数带宽上，GDDR内存表现卓越。对于手机和许多物联网设备来说，功耗和空间限制至关重要，因此LPDDR成为首选内存。为边缘AI推理选择内存时，需要在带宽、容量、功耗和外形紧凑性之间取得适当的平衡。

确保边缘和端点设备的安全性至关重要。 这些设备在收集和处理敏感数据方面发挥着关键作用，涵盖个人信息和专有业务洞察，因此它们成为网络攻击的高价值目标。 为了保护人工智能设备免受各种潜在威胁（如恶意软件、数据泄露和未经授权的访问），实施强大的安全措施至关重要。 这需要采用加密协议、安全启动机制和基于硬件的安全功能来确保在数据传输和静态存储过程中的保护。

边缘人工智能的兴起为创造力、创新和个性化体验带来了新的机遇。然而，要充分发挥人工智能的潜力，必须持续发展用于推理和确保边缘设备安全的内存技术。

Rambus的内存接口控制器为GDDR和LPDDR提供高带宽、低延迟的内存性能，满足现在和未来人工智能推理的需求。此外，Rambus拥有广泛的安全IP产品组合，可以支持硬件级别的尖端安全性，以保护AI在边缘和端点设备上的应用。

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