AI 部署策略:雲端、地端或混合雲,企業該如何選擇?
隨著人工智慧(AI)技術的快速發展,企業在部署 AI 應用時,面臨雲端(Cloud)、地端(On-Premise)或混合雲(Hybrid Cloud)的選擇。然而,如何在效能、安全性與成本之間取得最佳平衡,成為決策關鍵。
【Arm的AI世界】三步驟輕鬆在Ethos-U85上使用PyTorch與ExecuTorch
Arm透過在Ethos-U85上支援ExecuTorch測試版,為開發人員建構物聯網邊緣端應用提供了更多支援。開發人員可以借助ExecuTorch,高效率地部署原生開發的PyTorch模型,基於Arm平台建構出智慧且回應迅速的IoT解決方案。
【AI知多少】單模態到多模態:LLM、VLM、Video-LM
從單模態的LLM出發,目前的AI正如火如荼朝向多模態模型發展,特別是處理語言 + 平面視覺或連續視覺的VLM及Video-LM模型,讓AI看圖說故事或說故事生影片的情境成真了。
為邊緣裝置AI化而生:Qualcomm AI Hub
相較於依賴雲端運算,Qualcomm AI Hub 這類Edge AI開發平台有助於 AI 在邊緣裝置上的部署,這使得裝置能夠即時處理數據,降低延遲並提升隱私保護。