IT服务需求的不断增长，使可持续性成为关键关注点。企业正在寻求在保持高性能的同时降低能耗的方法。传统的计算模型，尤其是用于人工智能和机器学习的模型，功耗巨大。这给数据中心和云平台带来了巨大的压力。
为了解决这个问题新的实
验技术正专注于提高能源效率。这些创新有可能改善人工智能工作负载，并改变数据中心管理能源使用的方式。因此，许多行业已经开始尝试这些技术也就不足为奇了：
- 神经拟态计算：受人脑启发，神经 电报数据 拟态计算模拟神经行为，从而以更快的速度和更低的能耗处理信息。英特尔（其Loihi芯片）和IBM（其TrueNorth项目）等公司在测试这项创新技术方面处于领先地位。这些芯片专为传感数据处理等任务而设计，可以提升医疗诊断水平，同时最大限度地降低能耗。
- 光子计算：光子芯片利用光传输数据，有望显著降低传统处理器的功耗。Lightmatter 等公司正在引领光子计算技术的开发，该技术正在电信和金融领域进行测试，旨在以更低的能耗实时分析数据。
随着节能计算技术的进步，您的组织将拥有更多工具来管理大规模运营，同时降低成本并减少碳排放。这还能帮助您实现可持续发展目标，并吸引具有环保意识的客户和其他利益相关者。
混合计算生态系统实现无缝创新
传统计算、量子计算和边缘计算的结合 在线商店或市场上的某个点 正在改变企业解决问题的方式。每种计算类型都扮演着特定的角色：传统计算处理常规流程，量子计算处理复杂的模拟，边缘计算则处理靠近用户的实时数据。这些技术协同工作，为企业带来更高的灵活性和效率，使曾经无法解决的挑战成为可能。
虽然量子计算机尚未准备好取代传统计算机，但它们在某些特定任务上表现出色。例如，IBM 和谷歌开发的量子计算机被用于模拟化学反应和优化物流网络。这些计算机利用量子比特一次性处理海量信息，从而解决传统系统难以解决的问题。与此同时，边缘计算支持需要快速响应的任务，例如可穿戴健康设备或自动驾驶汽车的实时导航。
通过整合这些技术，各行各业正在探索新的创新途径。以下是一些实际案例：
- 医疗保健：量子计算正在基因组学研究中得到探索，以便更快地分析基因数据，从而加速药物开发。谷歌已与制药公司合作，测试其在这些领域的量子能力。
- 智慧城市：边缘计算为新加坡等城市的交通管理系统提供支持，来自物联网传感器的实时数据有助于减少交通拥堵并改善交通流量。
- 制造业：西门子等公司正在采用边缘和云计算的混合方法来升级机器人技术、简化生产并快速调整运营以提高效率。
这一技术趋势凸显了分布式计算日益增 上次审核 长的重要性，不同的任务会被分配到最合适的平台上。量子计算仍处于实验阶段，但边缘计算已经通过低延迟解决方案改变了各行各业。
对于您的组织而言，采用混合模型可以推动更多创新、提高效率并解决传统计算无法自行处理的问题。