硬件和软件开发人员如何在大量设备上实现AI性能

虽然人工智能(AI)和机器学习(ML)应用程序越来越受欢迎，但许多组织正在质疑应该在何处执行ML工作负载。它们应该在中央处理器(CPU)，图形处理器(GPU)还是神经处理器(NPU)上完成?今天大多数球队的选择都会给你带来惊喜。

为了扩展人工智能(AI)和机器学习(ML)，硬件和软件开发人员必须在大量设备上实现AI / ML性能。这需要平衡功能需求以及安全性，可承受性，复杂性和一般计算需求。幸运的是，有一种解决方案隐藏在视线之内。

安全市场规模的人工智能将从2017年的39.2亿美元增长到2023年的201.01亿美元，估计复合年增长率为31.22%。该研究考虑的基准年是2017年，市场规模预计从2018年到2023年。

随着越来越多的计算设备连接到物联网，互联网的高使用率和员工不断上网的需求正在导致网络攻击事件的增加。本报告中的安全市场中的人工智能基于提供，部署类型，安全类型，安全解决方案，技术，最终用户行业和地理位置进行了细分。在所有产品中，由于AI软件和相关软件开发套件的发展，软件在安全市场中占据了整体AI的最大份额。

生产分析：主要参与者的SWOT分析主要参与者的生产，收入，平均产品价格和市场份额。这些数据进一步深入了解制造基地分布，生产区域和产品类型。还提供了竞争态势和趋势，集中率并购，扩张等重要信息，这些信息是发展/建立业务的重要信息。

（编辑：ASP站长网）