边缘人工智能的应用和优势

　　边缘人工智能是边缘计算和边缘智能的结合，可以直接在终端设备上运行机器学习任务。它一般由内置的微处理器和传感器组成，而数据处理任务在本地完成并存储在边缘节点端。在边缘人工智能中实施机器学习模型将降低延迟率并提高网络带宽。

　　Edge AI 通过协助数据、学习模型和推理来帮助依赖实时数据处理的应用程序。根据 Valuates Reports 的报告，价值 68.8 亿美元的边缘 AI 硬件市场预计到 2030 年将达到 390 亿美元，复合年增长率为 18.8%。

　　物联网的进步以及消费电子产品和汽车等对智能技术的采用正在推动人工智能硬件市场向前发展。具有设备分析功能的边缘 AI 处理器将增加 AI 硬件市场的机会。NVIDIA、谷歌、AMD、莱迪思、赛灵思和英特尔是此类认知 AI 应用程序设计的一些边缘计算平台提供商。

　　深度学习、人工智能硬件加速器、神经网络、计算机视觉、光学字符识别、自然语言处理等新兴技术的进步，开辟了新的机遇视野。虽然企业正在迅速转向分散的计算机架构，但他们也在发现使用这项技术来提高生产力的新方法。

　　什么是边缘计算？

　　边缘计算使数据的计算和存储更靠近收集数据的设备，而不是依赖于可能很远的主站点。这可确保数据不会受到限制应用程序效率的延迟和冗余问题的影响。机器学习与边缘计算的融合为各行各业带来了新的、有弹性和可扩展的人工智能系统。

　　有人怀疑边缘计算是否会压制云计算——事实并非如此。相反，边缘将补充云环境以获得更好的性能并更大程度地利用机器学习任务。

　　对边缘 AI 硬件加速器的需求

　　在边缘设备上运行复杂的机器学习任务需要专门的 AI 硬件加速器来提高速度和性能，并提供更大的可扩展性、最大的安全性、可靠性和高效的数据管理。

　　VPU（视觉处理单元）

　　视觉处理单元是一种微处理器，旨在加速机器学习和人工智能算法。它以高效率平衡边缘 AI 工作负载，并支持图像处理等任务，类似于与神经网络一起使用的视频处理单元。它适用于低功耗和高性能精度。

　　GPU（图形处理单元）

　　GPU 是一种能够生成图形以在电子设备上显示的电子电路。它可以同时处理多个数据，使其成为机器学习、视频编辑和游戏应用程序的理想选择。凭借其执行复杂机器学习任务的能力，它们被广泛用于手机、平板电脑、工作站和游戏机。

　　TPU（张量处理单元）

　　谷歌推出了张量处理单元 （TPU），这是一种用于执行基于神经网络的机器学习算法的 ASIC。它使用的能源更少，运行效率更高。带有 TPU 的 Google Cloud Platform 是不需要大量云基础架构的 ML 应用程序的不错选择。

　　边缘人工智能的跨行业应用

　　智能工厂

　　边缘人工智能可以应用于设备行业的预测性维护，边缘设备可以对存储的数据进行分析，在实际故障发生之前识别可能发生故障的场景。

　　自动驾驶汽车

　　自动驾驶汽车是将边缘人工智能技术融入汽车行业的最佳例子之一，这种集成有助于检测和识别物体，并显着降低事故发生的几率。它有助于避免与行人或其他车辆发生碰撞并检测路障，这需要实时数据处理。

　　工业物联网

　　通过为工业物联网启用计算机视觉，可以在没有太多人为干预的情况下完成视觉检查，从而提高运营效率并提高装配线的生产力。

　　智慧医疗

　　可穿戴设备中的 Edge AI 可以加强对患者健康的监测并预测早期疾病。这些细节还可用于实时为患者提供有效的治疗。患者数据可以通过适当的 HIPAA 合规性得到保护。

　　在边缘使用机器学习的好处

　　更高的可扩展性——随着互联物联网设备需求的增加，边缘人工智能因其高效的数据处理而不严重依赖基于云的集中式网络而成为绝对的选择。

　　数据保护和安全——由于边缘设备不完全依赖云资源，攻击者无法使整个云数据中心/服务器系统陷入停顿状态。

　　低运营风险——边缘人工智能基于分布式模型，因此潜在故障不会像集中式云模型那样影响整个系统链。

　　降低延迟率——Edge AI 计算可以在几毫秒内完成，无需将数据发送到云端进行初始处理。

　　成本效益——边缘 AI 可最大限度地减少数据传输，从而节省大量带宽。这也降低了对云服务的容量要求，与基于云的 ML 解决方案相比，边缘 AI 成为一种具有成本效益的解决方案。

　　在某些情况下，机器学习模型庞大而复杂，这使得将它们转移到紧凑的边缘设备变得极其困难。如果没有适当的预防措施，降低算法的复杂性可能会影响处理完美和计算能力。在初始开发阶段评估所有故障点至关重要。应优先考虑在不同类型的设备和操作系统上完美地测试训练好的模型。

　　审核编辑：郭婷