边缘计算场景下,边缘侧部署的应用多以AI应用为主,下面我们来思考几个关于边缘计算与AI的核心问题:
- 为什么边缘计算大多提供的是AI推理服务?
- AI应用与传统的应用有什么本质上的区别?
- 边缘AI应用与传统AI应用有什么本质上的区别?
- 借助KubeEdge框架,能为边缘AI应用带来怎样的便利?
关键提炼:
- AI应用相比于传统应用,所需要的运算资源有什么不同? 软件设计方式有什么不同?
- 将AI应用部署在云端提供服务,会面临怎样的问题?
- KubeEdge是如何管理边缘AI应用的?
边缘计算场景下,边缘侧部署的应用多以AI应用为主,下面我们来思考几个关于边缘计算与AI的核心问题:
关键提炼:
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