企业在对内了解业务情况、对外宣传产品时，可以通过三维场景，全方位地展示产品的形态特色、数据状态，同时查看生产进度等实时数据。实时对业务成果进行评估。

然而，还有许多参数量大、且高度复杂的模型，如 GPT-3、BERT或其他深度学习框架，对计算资源有极高的要求。GPU 拥有成百上千的核心，可以同时处理多个运算任务，显著加快模型训练的速度。不同于 CPU 的少量高速核心，GPU 拥有成百上千的核心，能同时处理大量的数据，这让得它在执行并行处理任务时表现更好。AI 原生时代，大模型对 AI 算力的需求是无穷尽的，而这些算力分散各地计算中心。为了帮助供

大模型发展到现在，对IT这个产业影响逐渐显现。搞应用的还没有赚到钱，卖铲子的英伟达发了，英伟达发布的最新的 Q1 财报，实现营收260亿美元，较去年同期增长262%，Q1净利润148.1亿美元，同比上升628%。也让英伟达的突破 1000 亿美金，市值超过 2.6 万亿美金。当能正常情况下，未来应用才是大头，应用这块各种新的概念也层出不穷,目前主流应用分两类，一类是 Copilot，一类是 Age

向量数据库是一种专门设计用于存储和检索向量嵌入的数据库系统，能够支持语义搜索、推荐系统、图像识别等 AI 应用场景。下面将详细介绍向量数据库中向量数据的存储和检索原理及实际应用，希望对各位读者有所帮助。

Redis 与数据库的数据保持一致，传统策略是先读缓存，未命中则读数据库并回填缓存，但方式这种维护成本较高。目前国内云厂商数据库很多采用磁盘 kv 存储，内存 + 磁盘结合的方式，比如。传统策略（Redis+MySQL）的形式往往需要技术人员定期维护。缺点：同步延迟可能导致数据丢失。缺点：过期时间内可能存在不一致。优点：减少 MySQL 压力。、阿里磁盘型 Tair 等等。缺点：存在短暂的不一致。

写在前面本文主要内容是上次接受 infoQ 访谈，百度智能云朱洁老师介绍了大模型和 AI 结合相关话题，这次整体再刷新下，给到对这个领域感兴趣的同学。

上文给大家将边缘盒子的各种规格进行了简单的罗列，今天，将为大家更深一步讲解，不同的边缘盒子规格都适用于哪些场景。上一次我们详细讲述了，在日常生活中我们能够随时随地看到的“白色盒子”是边缘服务器 ECS，包括边缘服务器 ECS 具体的用途是什么，也为大家逐一进行了科普。边缘服务器：对于边缘盒子来说，边缘服务器具有更强的计算能力，同时也支持灵活地扩配。在主流的边缘盒子中，一般会针对不同的实际应用场景，

上文已经为大家详细介绍了边缘计算节点 BEC 与 CDN 之间的关系，对于 CDN 而言，如果大家感兴趣，欢迎阅读我们上一篇文章上一篇文章为大家介绍，边缘计算节点拥有边缘容器与边缘云服务器的能力。今天，将为大家从网络、存储、数据库三个方面，为大家更加全面的介绍边缘计算节点。

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