存取 AI 算法的系数，以便进行非线性中的大量计算。因此，HBM2e 迅速成为被广泛采用的另一种最新技术应用，有些芯片实现了单芯片中的多次 HBM2e 实例化。
图 4：通用 AI SoC 具有高速、高带宽、内存、主机到加速器，以及高速芯片到芯片接口，用于扩展多个 AI 加速器。
Ron Lowman所属的开发团队研究了边缘计算的不同类型需求，发现区域数据中心、本地服务器和聚合网关都有不同的计算、延迟和功率需求。他认为：“未来需求显然集中在降低往返响应的延迟，降低特定边缘应用的功率，以及确保有足够的处理能力来处理特定任务上。”
因此，新一代解决方案不仅具有更低的延迟和功耗，而且还需纳入 AI 功能，也就是 AI 加速器。这些 AI 加速器的性能也会根据需求的扩展而不断变化。
“AI 和边缘计算的需求正在迅速变化，在过去两年中我们看到许多解决方案已取得了进步，并将继续加以改进。未来，需要处理的数据将不断变化，所以我们需要不断提高性能、降低功耗和总体延迟。”Ron Lowman如是说。
总的来说，边缘计算是实现数据快速连接的一项重要技术。它将云服务更靠近边缘设备，降低延迟，为消费者提供新的应用和服务；还将衍生出更多的 AI 功能，将其扩展到云以外。此外，它还将成为支持未来混合计算的基础技术。
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