邊緣智能:人工智能的下一波浪潮
隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的采用率上升,以算法形式處理大量數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)計算目的的能力變得越來越重要。為了讓數(shù)十億連接設(shè)備之間的數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的使用變得更高效、更有價值,將處理從集中的第三方云服務(wù)器遷移到分散的、本地化的設(shè)備上處理(通常稱為邊緣計算)的趨勢越來越強(qiáng)。根據(jù)SARInsight&Consulting的最新AI/ML嵌入式芯片數(shù)據(jù)庫,在2019-2024年期間,在2019-2024年期間,全球擁有邊緣計算能力的AI設(shè)備的數(shù)量將以64.2%的復(fù)合年增長率增長。
邊緣數(shù)據(jù)計算,不需要需網(wǎng)絡(luò)
EdgeAI采用算法并盡可能接近物理系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)-在這種情況下,是在硬件設(shè)備上本地進(jìn)行的。優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)處理不需要連接。數(shù)據(jù)的計算發(fā)生在開發(fā)數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)邊緣附近,而不是在集中式數(shù)據(jù)處理中心。對于設(shè)備、技術(shù)和組件供應(yīng)商來說,在邊緣處理能夠和應(yīng)該完成的處理之間確定適當(dāng)?shù)钠胶鈱⒊蔀樽钪匾臎Q策之一。
提出的邊緣計算參考體系結(jié)構(gòu)模型(圖片:歐洲邊緣計算聯(lián)盟)
考慮到產(chǎn)生深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型的訓(xùn)練和推理引擎,邊緣處理通常需要Intel、高通、Nvidia和Google等供應(yīng)商提供的x86或Arm處理器。AI加速器;以及處理高達(dá)2.5GHz、10到14核速度的能力。
時間敏感型應(yīng)用程序的實(shí)時結(jié)果
考慮到不斷擴(kuò)大的市場以及對計算數(shù)據(jù)和能力的不斷擴(kuò)大的服務(wù)和應(yīng)用需求,有幾個因素和好處推動了邊緣計算的增長。由于對可靠、適應(yīng)性強(qiáng)和上下文信息的需求不斷變化,大部分?jǐn)?shù)據(jù)都在本地遷移到設(shè)備上處理,從而提高了性能和響應(yīng)時間(不到幾毫秒)、更低的延遲、更高的電源效率,因?yàn)閿?shù)據(jù)保留在設(shè)備上,所以提高了安全性,并且由于數(shù)據(jù)中心傳輸被最小化而節(jié)省了成本。
邊緣計算的最大好處之一就是能夠確保對時間敏感的實(shí)時結(jié)果。在許多情況下,可以直接收集、分析和通信傳感器數(shù)據(jù),而不必將數(shù)據(jù)發(fā)送到時間敏感的云中心?绺鞣N邊緣設(shè)備的可伸縮性有助于加快本地決策的速度。提供即時可靠數(shù)據(jù)的能力可建立信心,增加客戶參與度,并在許多情況下可挽救生命。想想所有的行業(yè)——家庭安全、航空航天、汽車、智能城市、醫(yī)療保健——即時診斷和設(shè)備性能的解釋是至關(guān)重要的。
人工智能優(yōu)勢發(fā)展
像亞馬遜、谷歌、蘋果、寶馬、大眾、特斯拉、空客、弗勞恩霍夫、沃達(dá)豐、德國電信、愛立信和Harting這樣的創(chuàng)新型企業(yè)現(xiàn)在都在接受并對沖它們在人工智能方面的押注。其中一些公司正在組建行業(yè)協(xié)會,如歐洲邊緣計算聯(lián)盟(EECC),以幫助教育和激勵中小型和大型企業(yè)推動邊緣計算在制造業(yè)和其他工業(yè)市場的應(yīng)用。
EECC倡議的目標(biāo)包括指定邊緣計算的參考體系結(jié)構(gòu)模型、開發(fā)參考技術(shù)棧(EECC邊緣節(jié)點(diǎn))、通過評估多種方案中的方法來確定差距和推薦最佳做法,以及與相關(guān)倡議/標(biāo)準(zhǔn)化組織同步。
從邊緣往下看
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步為創(chuàng)造智能設(shè)備提供了大量的機(jī)會,這些設(shè)備能夠感知周圍的環(huán)境。對智能機(jī)器的需求將受益于多感官數(shù)據(jù)的增長,這些數(shù)據(jù)可以以更高的精度和性能進(jìn)行計算。邊緣計算提供了一個機(jī)會,讓人工智能數(shù)據(jù)在幾乎所有行業(yè)都能轉(zhuǎn)化為實(shí)時價值。智能優(yōu)勢是人工智能技術(shù)發(fā)展和成功的下一個階段。
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