邊緣計算一直是熱門話題。被稱為近年來最激動人心的技術(shù)變革,關(guān)于其轉(zhuǎn)型能量的討論很多!伴隨著越來越強大AI/ML完全改變優(yōu)化算法“智能化”它更便宜,更強大“邊緣”機械設(shè)備的易用性,這種摩擦熱點在較大程度上是真實的。不過,如果要考慮到邊緣計算的歷史時間,它會比最近的興趣愛好地讓我們相信。事實上,計算和智能化最初起源于邊緣,當(dāng)時大多數(shù)應(yīng)用程序基本上沒有帶寬測試數(shù)據(jù)連接。即使在20世紀90年代中后期,遠程控制部署在制造商或現(xiàn)場的重要測量設(shè)備通常具有解決傳感器數(shù)據(jù)傳輸?shù)奶厥庥嬎闼?。但是,這種機器設(shè)備中的優(yōu)化算法在于“智能化”目的是信號分析或數(shù)據(jù)交換。隨著互聯(lián)網(wǎng)工作能力的提高和連接性的提高,根據(jù)云計算在2000年代中后期逐漸受到關(guān)注。此外,強大的人工智能優(yōu)化算法引起了人們的廣泛關(guān)注,從許多結(jié)構(gòu)和關(guān)系數(shù)據(jù)庫中打開更有意義的信息內(nèi)容。短短十年,云AI已變成AI優(yōu)選應(yīng)用程序。然而,云的變化也增加了許多難題:數(shù)據(jù)信息上傳和下載成本、互聯(lián)網(wǎng)穩(wěn)定性和網(wǎng)絡(luò)信息安全。此外,隨著價廉物美但功能齊全的邊緣機械設(shè)備的普及,邊緣計算在處理能力和成本或占用總面積之間的衡量已經(jīng)降低。似乎現(xiàn)在我們回到考慮“邊緣計算”作為構(gòu)建智能化應(yīng)用程序的有效和吸引人的選擇。
隨著關(guān)于邊緣人工智能和云人工智能哪個更好的爭論越來越激烈,所有理解這兩種結(jié)構(gòu)的人都可能會做出反應(yīng)“這要看情況了!”。原因是邊緣和云基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不是市場競爭,而是互補結(jié)構(gòu)。在過去的兩年里,兩者都經(jīng)歷了巨大的發(fā)展趨勢和健全,特別是作為人工智能開發(fā)、設(shè)計和部署的基礎(chǔ)。與所有技術(shù)選擇一樣,選擇實際上可以歸因于實際使用:總體目標(biāo)、使用價值驅(qū)動因素、合理性及其對功能損失、規(guī)格和連接的所有限制。因此,在嘗試建立合理的基礎(chǔ)設(shè)施之前,我們必須掌握云和邊緣人工智能的優(yōu)缺點。
當(dāng)尋找協(xié)調(diào)能力、可擴展性和易于部署時,基于云的人工智能是一個有吸引力的選擇。如今,大多數(shù)云服務(wù)提供商為人工智能實體模型的學(xué)習(xí)、培訓(xùn)和部署帶來了強大的體系結(jié)構(gòu),并帶來了按需支付的套餐,幾乎沒有早期的服務(wù)承諾或項目投資。云基本上帶來了無限的估計和存儲選項,特別適用于大中型人工智能實體模型。然而,對于即時應(yīng)用程序,必須不斷評估傳感器或圖像數(shù)據(jù),這可能是一個愚蠢的選擇,因為它們必須來回傳輸數(shù)據(jù),這將導(dǎo)致巨大的成本。這種傳輸數(shù)據(jù)也促使云不適合閉環(huán)控制系統(tǒng)或低延遲應(yīng)用程序的及時行為。
另一方面,邊緣人工智能是實時數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析自動報警或閉環(huán)控制系統(tǒng)的有效選擇。雖然邊緣基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)確實需要在邊緣硬件配置上進行前期投資,但與云相比,運營成本要低得多。今天,有各種各樣的邊緣人工智能硬件配置選項,包括npu(神經(jīng)系統(tǒng)控制部件),TPU(偏微分控制部件)及其含有專用人工智能網(wǎng)絡(luò)加速器的部件SOC(上面的系統(tǒng)軟件)和SoMs(控制軟件控制模塊)。低成本、低功耗的人工智能硬件配置是一個活躍的研究領(lǐng)域,而且很有可能提供更強的選擇。另一方面,根據(jù)人工智能的交易應(yīng)用,必須解決非常多樣化的邊緣機器和設(shè)備(手機、平板電腦、個人電腦等),這使得邊緣部署成為一個潛在的、令人生畏的市場前景。因此,邊緣基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)很可能不利于原形開發(fā)設(shè)計的快速發(fā)展,也不容易擴張。盡管合作學(xué)習(xí)培訓(xùn),AI建模分散練習(xí)的定義允許在邊緣進行練習(xí)和部署,但云仍然是大型模型的邏輯選擇,必須有足夠的計算水平。
但解決方案并不一定是黑白的選擇。隨著應(yīng)用程序連接到大量基于微服務(wù)架構(gòu)的架構(gòu),它們可以溶解為具有自己的特殊部署架構(gòu)或微服務(wù)架構(gòu)的較小角色。因此,沒有必要在云和邊緣之間進行選擇,關(guān)鍵是改進特殊應(yīng)用程序的應(yīng)用程序。例如,一個應(yīng)用程序很可能會從云的快速原始形式中逐漸出現(xiàn)。隨著其發(fā)展趨勢,低延遲和即時管理決策的功能可以遷移到邊緣,這些必須是業(yè)務(wù)規(guī)模和靈活的功能可以保存在云中。模型培訓(xùn)或再實踐可以標(biāo)準化云管理,而邊緣的一些聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以提高當(dāng)?shù)氐臏蚀_性。同樣,隱藏的數(shù)據(jù)可以在邊緣解決,更一般的數(shù)據(jù)信息可以遷移到云空間。
機構(gòu)、開發(fā)人員和從業(yè)人員不應(yīng)將云和邊緣視為不同的替代方案,而應(yīng)將其視為從邊緣到云的連續(xù)統(tǒng)一。中間有許多不同的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)選擇。這包括不同類型的邊緣-業(yè)務(wù)邊緣、互聯(lián)網(wǎng)邊緣、移動節(jié)點等,以及網(wǎng)絡(luò)上不同類型的分散解決方案-私有云存儲、公共云、小惠、霧計算等。雖然多樣性可能是一種測試,但找到合適的技術(shù)組成可以逐漸為組織提供不同的可能性,從而最大限度地提高人工智能的使用價值,最大限度地控制成本和風(fēng)險。
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標(biāo)簽:邊緣計算,云計算,云計算設(shè)備,AI/ML優(yōu)化算法,智能化