محاسبات لبه به عنوان یک نیروی دگرگون کننده در چشم انداز فناوری امروزی، به ویژه در زمینه های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) ظهور کرده است. این رویکرد با فعال کردن پردازش دادهها برای انجام نزدیکتر به منبع آن، وابستگی به مراکز داده متمرکز را به حداقل میرساند. نتیجه سرعت پردازش سریعتر، کاهش تأخیر و امنیت افزایش یافته است – کیفیتهایی که برای هوش مصنوعی و ML ضروری هستند، جایی که تجزیه و تحلیل دادهها و پاسخدهی بلادرنگ در آنها حیاتی است.
در خط مقدم این انقلاب Ishan Bhatt قرار دارد که کار نوآورانهاش با Google Distributed Cloud Connected به چالشهای پیچیده پیادهسازی محاسبات لبه برای بارهای کاری هوش مصنوعی و ML میپردازد. راهحلهای Ishan شبکهای با تأخیر کم و عملکرد بالا را ارائه میکنند که برای کاربردهایی مانند وسایل نقلیه خودران و فناوریهای پیشرفته مراقبتهای بهداشتی ضروری است.
ایشان با تمرکز بر بهینه سازی عملکرد شبکه و دستیابی به یکپارچه سازی ابری یکپارچه، استانداردهایی را برای کارایی و نوآوری در این حوزه پویا و به سرعت در حال پیشرفت تعریف می کند.
شکستن کد کم تاخیر
همانطور که Ishan توضیح می دهد، توسعه راه حل های شبکه با تاخیر کم و با کارایی بالا برای استقرار لبه ها با چالش های مهمی همراه است. یکی از موانع اصلی در محدودیت منابع محاسباتی و انرژی نهفته است…