Tương lai của phần mềm và điểm cuối khi AI đạt đến tính toán phân tán
Mục Lục
- Giới thiệu về Trí tuệ Nhân tạo đa phân tán
- Lý thuyết về phân cấp AI và mô hình tính toán phân tán
- 2.1. Mô hình truyền thống AI trên điện toán đám mây
- 2.2. Xu hướng AI đa phân tán và tính toán trên đầu cuối
- 2.3. Ưu điểm và khó khăn của AI đa phân tán
- Các kỹ thuật và mô hình mới trong quản lý AI đa phân tán
- 3.1. Mở rộng Kubernetes để hỗ trợ AI đa phân tán
- 3.2. Ưu điểm và hạn chế của việc sử dụng Kubernetes trong AI đa phân tán
- 3.3. Sử dụng công nghệ web để di chuyển công việc AI
- 3.4. Tầm quan trọng của việc giữ dữ liệu tại chỗ trong AI đa phân tán
- Tình trạng của Định luật Moore hiện nay
- 4.1. Định luật Moore và khái niệm công nghệ transistor
- 4.2. Sự tiến triển của Định luật Moore trong thực tế
- 4.3. Ảnh hưởng của tiến bộ kỹ thuật đóng gói và kiểm tra trên Định luật Moore
- Sự thăng tiến đáng kinh ngạc trong giảm kích thước transistor
- 5.1. Sự thay đổi về kỹ thuật xử lý transistor cơ bản
- 5.2. Kỹ thuật xây dựng transistor 3D
- Tương lai của máy tính đầu cuối và PC
- 6.1. Tầm quan trọng của PC trong cuộc sống hiện đại
- 6.2. Ưu điểm và tiềm năng của PC trong thời kỳ AI
- 6.3. Sự phát triển của phần mềm độc lập và ứng dụng AI trên PC
😊 Trí tuệ Nhân tạo Đa phân tán và Tương lai của máy tính đầu cuối
1. Giới thiệu về Trí tuệ Nhân tạo đa phân tán
Trí tuệ Nhân tạo (AI) đang trải qua một cuộc cách mạng, không chỉ xảy ra trên điện toán đám mây mà còn trên các thiết bị cuối (endpoints). Trung tâm chúng ta thấy sự tiến bộ về AI, nhưng sự phát triển này không chỉ giới hạn trong đám mây. Dù các AI model ngày càng lớn và tinh gọn hơn, không thể vẫn duy trì chúng trong đám mây vĩnh viễn. Vấn đề chi phí truyền dữ liệu giữa đám mây và điểm cuối (endpoints) càng ngày càng đắt đỏ hơn và người dùng cuối cần những phản hồi cụ thể và tùy chỉnh. Tuy nhiên, để đảm bảo tính riêng tư và an ninh, các AI model cần phải được phân tán trên nhiều điểm cuối. Điều này tạo ra một vấn đề phức tạp về tính toán phân tán cần giải quyết.
2. Lý thuyết về phân cấp AI và mô hình tính toán phân tán
2.1. Mô hình truyền thống AI trên điện toán đám mây
Truyền thống, AI được triển khai trên đám mây, nghĩa là AI model được lưu trữ và chạy trên máy chủ từ xa. Tuy nhiên, với sự phát triển của AI, việc truyền dữ liệu giữa các điểm cuối và đám mây trở nên đắt đỏ và không hiệu quả. Đối với các doanh nghiệp và người dùng cuối, việc lưu trữ và xử lý dữ liệu trên đám mây cũng không an toàn và không đảm bảo tính riêng tư.
2.2. Xu hướng AI đa phân tán và tính toán trên đầu cuối
Xu hướng phân cấp mới nhất trong AI là di chuyển việc xử lý và tính toán AI từ đám mây đến điểm cuối. Các AI model được phân tán trên các thiết bị cuối, như máy tính cá nhân, điện thoại di động, và các thiết bị thông minh khác. Điều này cho phép các người dùng cuối có thể tùy chỉnh và nhận phản hồi cụ thể theo nhu cầu của họ.