LINUX下AI的替代方案 (linux下的ai替换)
近年来，（）技术的快速发展，催生了许多应用场景，并吸引了数百万人才投身其中。Linux作为一个开源的操作系统，在领域也扮演着重要的角色。然而，人们是否意识到了LINUX下的缺陷和弊端？本文就将从LINUX下的缺陷和弊端几个方面出发，介绍几个替代方案。
一、LINUX下的缺陷和弊端
1.缺乏智能算法库
从算法领域看，LINUX存在着一些缺陷。对于来说，传统的LINUX极其缺乏智能算法库。这种缺乏智能算法库的问题，极大地限制了很多实际应用场景的实现。
2.芯片生态问题
LINUX下所使用的芯片生态问题也是一个问题。算法运算比较耗时，需要进行复杂的深度学习计算，but普通处理器的能力是远远不够的。而当前的大部分芯片的计算能力、存储容量等因素都不能满足的应用需求。
3.数据处理难度大
另外，也必须承认，LINUX对于数据处理和管理的能力，也并没有达到很好的水平。数据处理以及数据存储这些基本的能力，反而成为了LINUX下应用的一个瓶颈点。
二、替代方案
1. Movidius神经计算棒
使用Movidius神经计算棒，是一种比较有效的方案。神经计算棒是为了满足基于嵌入式设备的深度学习算法而设计的新型计算硬件设备。Movidius神经计算棒的基本原理，就是将所有的神经网络计算任务通过USB连接到计算棒中，连接到PC中进行CPU和外部GPU处理。这种原理，使得Movidius神经计算棒可以通过既有的用户端计算机和ARM主机来实现运算，从而免去了PC或服务器的大量计算工作和复杂性。因此，Movidius神经计算棒的芯片生态环境也要更优越。
2.Edge
Edge ，又叫边缘计算，是近几年兴起的一种智能算法运算方式。Edge 所采用的算法，是在设备端完成的，而不是传统的云端。这种算法的优势在于，在边缘计算中，所有的计算被集中到一个设备中，而不是分散到其他设备。这就解决了在LINUX中，计算资源分散，导致性能无法得到提高的问题。
3.使用增强的Linux发行版
最后一个替代方案就是，使用增强的Linux发行版。这种发行版的特点，就是将所有所需要的工具、应用和库文件都集成在一起，构建一个专门为应用设计的Linux系统。这种增强版Linux系统，已经有一些具体的产品，如Intel NUC、Nexus Q等，可以有效地解决在LINUX下较为薄弱的问题。
三、结论
尽管在应用领域，LINUX已经扮演了重要的角色，但其缺乏智能算法库、芯片生态问题瓶颈、性能无法得到提升是不争的事实。通过使用Movidius神经计算棒、Edge 技术，或是使用增强的Linux发行版等替代方案，可以有效地缓解该问题。当然，这并不是说LINUX就不再发挥作用了。在开发者的帮助下，LINUX在领域中的发展仍将不可。
