Гибридный ИИ - это сочетание локальных и облачных решений на основе ИИ, предлагающее лучшее из обоих миров. Для вариантов использования, требующих массивных моделей, обработка должна выполняться в облаке, где доступны вычислительная мощность и емкость хранения. Однако для приложений, которые отдают приоритет конфиденциальности, безопасности и постоянной доступности, запуск ИИ локально на устройстве пользователя является предпочтительным подходом.

Nvidia хорошо позиционирована, чтобы ускорить эту гибридную экосистему ИИ, предоставляя решения от домашних ПК с картами Nvidia RTX до мощных рабочих станций и огромных центров обработки данных, работающих на Nvidia. Каждый уровень стека ИИ имеет свои собственные компромиссы с точки зрения скорости, стоимости, конфиденциальности, безопасности и качества. Будущее ИИ - это не универсальное решение, а гибкий и адаптируемый подход, который позволяет пользователям выбирать правильный баланс для своих конкретных потребностей.

Для вариантов использования, где конфиденциальность и безопасность являются первостепенными, запуск моделей ИИ локально на домашнем компьютере является предпочтительным подходом. Сохраняя данные и обработку на собственном устройстве, вы можете гарантировать, что конфиденциальная информация остается в безопасности и под вашим контролем. Это особенно важно для приложений, связанных с личными или конфиденциальными данными, где риск утечки данных или несанкционированного доступа должен быть минимизирован.

Локальный ИИ также обеспечивает преимущество постоянной доступности, поскольку вам не нужно полагаться на постоянное интернет-соединение для доступа к вашим функциям, управляемым ИИ. Это делает его подходящим выбором для сценариев, где надежная и непрерывная производительность имеет решающее значение, например, в удаленных или автономных средах.

Хотя вычислительная мощность локального ИИ может не соответствовать облачным решениям, достижения в области оборудования, такие как карты Nvidia RTX, позволяют все более эффективно обрабатывать ИИ на персональных устройствах. Это позволяет вам пользоваться преимуществами конфиденциальности и безопасности, не жертвуя слишком многим в плане производительности и возможностей.

Для самых передовых вариантов использования, где требуются массивные модели ИИ, их необходимо запускать в облаке. Огромная вычислительная мощность и емкость хранения центров обработки данных в облаке имеют решающее значение для обучения и развертывания этих сложных моделей. Используя ресурсы облака, бизнес и разработчики могут получить доступ к последним достижениям в области ИИ, не инвестируя в дорогостоящую инфраструктуру на месте. Этот облачный подход позволяет быстро масштабироваться, обеспечивает гибкость и возможность использовать вычислительную мощность специализированного оборудования, такого как высокопроизводительные чипы Nvidia. Хотя запуск ИИ в облаке может вызывать опасения по поводу конфиденциальности и безопасности, он обеспечивает необходимые ресурсы для решения самых требовательных задач ИИ и расширения границ того, что возможно с искусственным интеллектом.

Nvidia уникально позиционирована, чтобы ускорить весь стек ИИ, от домашних ПК, работающих на картах Nvidia RTX, до мощных рабочих станций и огромных центров обработки данных, заполненных высокопроизводительными чипами Nvidia. Этот гибридный подход к развертыванию ИИ предлагает баланс между требованиями различных вариантов использования.

Для передовых приложений, требующих массивных моделей, облако является оптимальным решением, позволяющим обеспечить необходимые вычислительные ресурсы. Однако для вариантов использования, где конфиденциальность, безопасность и постоянная подключенность имеют первостепенное значение, запуск ИИ локально на устройстве пользователя является предпочтительным подходом.

Разнообразный портфель продуктов Nvidia соответствует этому гибридному ландшафту ИИ, предоставляя аппаратные и программные решения, которые могут быть легко интегрированы по всему спектру, от потребительского до корпоративного. Эта гибкость позволяет пользователям выбирать правильный баланс между производительностью, стоимостью, конфиденциальностью и безопасностью в зависимости от их конкретных потребностей.

Выбор между запуском ИИ локально на домашнем компьютере или в огромных центрах обработки данных, подключенных через Интернет, требует тщательного рассмотрения различных компромиссов. Для передовых вариантов использования, требующих массивных моделей, необходим облачный подход, поскольку вычислительная мощность, необходимая для этого, не может быть реализована на домашнем ПК. Однако для вариантов использования, где конфиденциальность, безопасность и постоянная подключенность имеют первостепенное значение, предпочтителен локальный подход.

Позиция Nvidia в экосистеме ИИ позволяет ей удовлетворять оба сценария. От домашних ПК, оснащенных картами Nvidia RTX, до мощных рабочих станций и огромных центров обработки данных, заполненных чипами Nvidia, компания предлагает широкий спектр решений для удовлетворения разнообразных потребностей приложений ИИ.

Каждый уровень стека ИИ имеет свои собственные компромиссы с точки зрения скорости, стоимости, конфиденциальности, безопасности и качества. Будущее развертывания ИИ не совсем ясно, поскольку оптимальный баланс между этими факторами будет продолжать развиваться. Тем не менее, у пользователей есть значительная степень контроля над тем, где размещаются их системы искусственного интеллекта, позволяя им принимать обоснованные решения на основе их конкретных требований и приоритетов.

Будущее ИИ - это гибридный подход, при котором самые передовые варианты использования, требующие массивных моделей, будут запускаться в облаке, в то время как другие варианты использования, отдающие приоритет конфиденциальности, безопасности и автономным возможностям, будут запускаться локально на домашних компьютерах и рабочих станциях. Nvidia хорошо позиционирована, чтобы ускорить эту гибридную экосистему ИИ, от потребительских карт RTX до мощных чипов центров обработки данных.

Этот гибридный подход предполагает компромиссы с точки зрения скорости, стоимости, конфиденциальности, безопасности и качества, и точное размещение каждого компонента стека ИИ все еще неопределенно. Тем не менее, общее будущее ИИ выглядит ярким, и у пользователей будет значительная степень контроля над тем, где будут развернуты их решения на основе искусственного интеллекта - в облаке или на локальных устройствах.

Будущее ИИ - это гибридный подход, при котором самые требовательные варианты использования будут обрабатываться в облаке, в то время как приложения, чувствительные к конфиденциальности и требующие постоянной онлайн-доступности, будут работать локально на устройствах. Nvidia хорошо позиционирована, чтобы ускорить эту гибридную экосистему ИИ, от потребительских карт RTX до мощных рабочих станций и огромных центров обработки данных. Компромиссы между скоростью, стоимостью, конфиденциальностью, безопасностью и качеством будут определять, где будет размещаться каждый компонент стека ИИ. В конечном итоге, будущее ИИ предлагает большую гибкость и контроль, позволяя пользователям выбирать правильный баланс для своих конкретных потребностей.