混合 AI：通往经济高效、功能强大的 AI 处理的未来之路

　　在最近一份题为“人工智能的未来是混合的”白皮书中，高通公司假设人工智能的未来将依赖于混合架构，即云和端点设备操作的共生。他们认为，这种融合将提高整体运营效率，同时降低使用成本。

　　在本文档中，高通阐明了最有效的 AI 运营模型集成了云计算和端点设备计算。这允许人工智能根据实际需求将工作负载分配到适当的位置，例如加速端点设备上的操作以及通过云计算提高人工智能精度。

　　此外，高通预计，将人工智能分散到不同地点将有助于降低整体运营成本并加快实施效率。因此，他们预测端点和云 AI 操作模型的混合将不可避免地成为未来趋势。

　　此外，高通还提出了AI堆栈组合，为OEM厂商和开发者提供全面的AI解决方案。这些可以应用于移动设备、汽车、混合现实设备、边缘计算、物联网和云平台。他们还强调，骁龙 8 Gen 2 处理器的 AI 计算性能有了显着提升。当与云端人工智能计算资源相结合时，它将驱动更强大的人工智能计算性能。

　　事实上，这种方法被谷歌、微软和 AWS 等公共云提供商共享。在他们目前的云端AI应用规划中，他们也提出了边缘计算应用方案。他们在端点设备上部署小型人工智能计算模型，以执行更快响应的人工智能处理任务，完成初步计算。当需要更大的计算任务时，可以通过云数据中心进行更复杂、更精确的计算。