美光助力加速端侧 AI 应用

端侧 AI 的工作原理是将训练好的 AI 模型部署在本地硬件上，从而能够在数据生成时便对其进行处理。端侧设备无需将数据发送到远程服务器，而是利用自有计算、内存和存储资源，以非常小的延迟分析输入请求，并立即提供结果。在许多用例中，会在云端使用大型数据集训练 AI 模型，然后针对端侧设备部署进行优化，以实现快速设备端推理。

例如，智能交通摄像头可以使用端侧 AI 实时检测车辆、行人或事故，并调整交通信号，无需将视频发送到云端。在医疗保健领域，端侧 AI 可以直接在便携式诊断设备上分析医学图像，帮助识别潜在的异常情况，整个过程中患者数据始终保留在设备上。通过在本地处理数据，端侧 AI 有助于降低延迟、提高可靠性，以及保护私密的敏感信息。

关键区别在于：在何处运行 AI 处理数据。

• 端侧 AI 在靠近数据源的设备上运行，旨在实现实时、响应迅速的个性化的体验。
• 云端 AI 在集中式服务器中处理数据，可利用服务器的大规模计算能力进行模型训练和复杂分析。

如今，大多数 AI 系统都会采用一种混合方法。系统可能会在端侧采集和处理数据，而云端则负责大规模训练和协调。这种跨多种环境的分布式模型提高了速度、可扩展性以及效率。

端侧 AI 在更靠近数据源的地方处理数据，带来了诸多优势。

• 实时响应：端侧 AI 在本地处理数据，无需将数据发送至云端，避免了由此带来的延迟，可实时分析信息并采取行动。这种方式还可减少带宽使用，降低对持续连接的依赖，并支持更快、更高效的决策。
• 能效：在靠近数据源的地方运行 AI，可提高效率并降低能源需求。
• 增强隐私保护和安全：敏感数据可以保留在设备上，无需传输到外部。
• 更高的可靠性：即便在连接断开的环境中，端侧 AI 也能可靠运行，可确保关键任务工作负载不间断运行。 
• 端侧微调：在某些用例中，模型可以直接在端侧设备上利用本地数据进一步微调，从而提高特定环境下的准确性，且该过程无需将敏感数据发送至云端。
• 可扩展 AI 部署：将人工智能（分布式 AI）分布到各个设备上，使 AI 能够在多种环境中运行。

内存和存储在实现端侧 AI 方面起着核心作用，因为它们决定了数据在设备端处理时的速度和效率。端侧 AI 系统需要快速高性能内存以极低延迟访问和处理数据，而存储则可确保在需要时能够捕获、保留和检索海量数据。

如果没有经过优化的内存和存储，AI 模型无法在端侧高效运行。凭借高带宽、低延迟内存，设备能够即时做出决策；而节能设计则可确保能将这些功能扩展到各类设备上，如智能手机、工业系统等等。内存和存储共同构成了端侧 AI 的基础，使端侧 AI 能将原始数据实时转化为可操作的智能。