微软昨天揭开了Azure Edge Zones的神秘面纱,这是一个全新的边缘计算平台,旨在处理对延迟敏感的用例,例如机器人技术、混合现实和实时分析。微软此举对标的是AWS,后者于去年年底推出了Wavelength解决方案。
本质上说,Azure Edge Zone是一个精简版的Azure数据中心,比微软主要的云设施更靠近客户。由于距离更近,因此数据经过网络所花费的时间更少,从而可以显著提高延迟敏感型应用的性能。
Azure Edge Zones有多种形式,标准版由多个Edge Zones构成,微软计划在Edge Zones中部署主要的用户中心,并将其出租给客户,就像在Azure上出售云资源一样。客户可以在Edge Zones上运行应用,包括容器化工作负载和虚拟机,并能够访问“一系列精选的Azure服务”。
“例如,在Azure上运行总部基础设施的企业,可以利用Azure Edge Zones获得延迟敏感的交互式客户体验,” Azure网络群组企业副总裁Yousef Khalidi在博客中详细介绍说。
Edge Zone的第二个版本被称为Private Edge Zones。该版本的基本概念和标准版是相同的,不同的是,企业可以在自己的设施中本地设置该解决方案。内置的5G和LTE支持,将让客户可以在部署了Private Edge Zone的位置创建专用无线网络。
物流初创公司Attabotics是该平台的早期采用者,该公司使用这款平台来管理仓库机器人。同时,某家公用事业企业采用了Private Edge Zone分析来自现场传感器的实时数据,同时医疗机构还可以采用该解决方案提高安全性。“私有移动连接将充当医院、患者数据和诊断程序的智能网格,不必依赖互联网才能使用Azure技术,”Khalidi这样写道。
微软也看到了移动市场的重大机遇。微软正在与AT&T等许多运营商展开合作,将数据中心某些Edge Zone托管在距运营商正在建设中的5G网络大约“一跳”的位置。微软表示,这将让托管的Edge Zones以延迟小于10毫秒的速度处理来自移动设备的请求,从而改善混合现实应用和游戏流媒体平台等服务的性能。
好文章,需要你的鼓励
英特尔携手戴尔以及零克云,通过打造“工作站-AI PC-云端”的协同生态,大幅缩短AI部署流程,助力企业快速实现从想法验证到规模化落地。
意大利ISTI研究院推出Patch-ioner零样本图像描述框架,突破传统局限实现任意区域精确描述。系统将图像拆分为小块,通过智能组合生成从单块到整图的统一描述,无需区域标注数据。创新引入轨迹描述任务,用户可用鼠标画线获得对应区域描述。在四大评测任务中全面超越现有方法,为人机交互开辟新模式。
阿联酋阿布扎比人工智能大学发布全新PAN世界模型,超越传统大语言模型局限。该模型具备通用性、交互性和长期一致性,能深度理解几何和物理规律,通过"物理推理"学习真实世界材料行为。PAN采用生成潜在预测架构,可模拟数千个因果一致步骤,支持分支操作模拟多种可能未来。预计12月初公开发布,有望为机器人、自动驾驶等领域提供低成本合成数据生成。
MIT研究团队发现,AI系统无需严格配对的多模态数据也能显著提升性能。他们开发的UML框架通过参数共享让AI从图像、文本、音频等不同类型数据中学习,即使这些数据间没有直接对应关系。实验显示这种方法在图像分类、音频识别等任务上都超越了单模态系统,并能自发发展出跨模态理解能力,为未来AI应用开辟了新路径。