云雾系统中AI与大数据的绿色实施：一项新闻价值的调查

"本文是《沙特国王大学学报》上发表的一篇由Elsevier制作的研究文章，探讨了云雾系统中可持续和节能的人工智能（AI）及大数据实施的最新影响。文章进行了一个有价值的调查，旨在了解IT界对于硬件和软件实现的能源评估意识，以及这些实施如何符合高效AI和大数据部署的可持续性要求。" 文章首先指出，随着云雾计算的普及和AI模型及分布式大数据框架的广泛应用，能源成本问题日益突出。作者们进行了一项调查，以评估IT专业人员对于能源指标的考虑程度。调查结果显示，只有10%的受访者在评估实施效果时考虑了能源指标，而多层次的能源消耗测量技术并未得到广泛理解。 针对这一现状，文章提供了一套多层次的能量和功率估算方法的指导原则，并深入分析了新兴的高效深度神经网络（DNN）和分布式大数据实现的关键方面。重点讨论了基于内存处理和近内存处理架构的高效可重构加速器设计，这些设计旨在提高能效。 此外，研究者根据调查和文献结果提出两个路线图，旨在为IT社区提供硬件、软件和数据层面的可持续行动投资指南。这两个路线图为未来的能源效率提升和可持续发展提供了方向，涵盖了从硬件优化到数据管理的多个层面。 这篇研究文章揭示了云雾系统中AI和大数据实施的能源效率挑战，强调了提高能源指标意识和开发节能技术的重要性。同时，它还为业界提供了解决这些问题的实用策略和未来研究的方向。