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English(EN) Distributed computing using consumers' spare cycles might obviate data centres for # AI to come extent, but the latency will be pretty substantial: https:// spe

分布式计算可能减少AI数据中心需求，但面临延迟挑战

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

利用消费者设备闲置处理能力的分布式计算，有可能减少未来AI应用对传统数据中心的依赖。然而，这种方法预计会带来显著的延迟问题。该概念探索了向去中心化AI基础设施的转变，利用闲置的计算资源。 AI

影响 探讨了一种潜在的未来AI基础设施模型，该模型可以实现计算的去中心化，但面临着重大的延迟障碍。

排序理由 该集群讨论的是AI基础设施的概念，而不是特定的发布或事件。

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分布式计算可能减少AI数据中心需求，但面临延迟挑战

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报道来源 [2]

  1. Mastodon — mastodon.social TIER_1 English(EN) · [email protected] ·

    利用消费者闲置算力进行分布式计算可在一定程度上避免未来AI对数据中心的依赖，但延迟将相当可观：https:// spe

    Distributed computing using consumers' spare cycles might obviate data centres for # AI to come extent, but the latency will be pretty substantial: https:// spectrum.ieee.org/ai-inference -distributed-computing # ArtificialIntelligence

    链接 spectrum.ieee.org/ai-inference-distribute… spectrum.ieee.org/ai-inference
  2. Mastodon — mastodon.social TIER_1 English(EN) · DrMikeWatts ·

    利用消费者闲置算力进行分布式计算可以在一定程度上避免未来AI对数据中心的依赖，但延迟将相当可观：https:// spe

    Distributed computing using consumers' spare cycles might obviate data centres for # AI to come extent, but the latency will be pretty substantial: https:// spectrum.ieee.org/ai-inference -distributed-computing # ArtificialIntelligence

    链接 spectrum.ieee.org/ai-inference-distribute… spectrum.ieee.org/ai-inference

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