Cloud AI og edge AI: hvor beslutningen træffes
Cloud AI udfører behandling i fjerninfrastruktur. Edge AI udfører inferens tæt på sensoren eller maskinen. Et hybriddesign kan holde tidskritiske beslutninger lokale og sende udvalgte data til flådeanalyse og modeludvikling. Det afgørende er, hvilke funktioner der skal være tilgængelige, når netværket er langsomt eller utilgængeligt.
Forestil dig en visuel inspektionsstation. Kameraet optager et emne, software forbereder billedet, modellen vurderer det, og et interface rapporterer resultatet. Upload af hvert billede gør denne kæde afhængig af netværket. Lokal inferens ændrer afhængigheden, men enheden har stadig brug for tilstrækkelig processorkapacitet og styring af softwareversioner.
Sammenlign hele arbejdsbelastningen
Mål dataopsamling, forbehandling, inferens og outputhåndtering samlet. En AI-benchmark, der kun måler modellens køretid, kan overse flaskehalsen. Registrér vedvarende latenstid, hukommelsesforbrug, strømforbrug og adfærd efter opvarmning. Udfør samme test med realistiske billedstørrelser, samtidige interfaces og det tilsigtede kabinet.
Deep learning, generativ AI og enhedsressourcer
Deep learning-modeller har forskelligt hukommelsesforbrug og understøtter forskellige operationer. Generativ AI kan stille yderligere krav til hukommelse og svartid. Vælg en model og et kørselsmiljø, der opfylder den faktiske opgave, før AI-computeren specificeres. En processor markedsført til AI erstatter ikke test af den model, der skal køre på den.
Definér offlineadfærd og dataejerskab
Beslut, hvilke data der forbliver på enheden, hvilke der forlader den, og hvor længe de opbevares. Lokal behandling kan reducere overførsel af rådata, men sikre opdateringer, adgangskontrol og diagnostik er stadig nødvendige. Definér, hvad operatøren ser, når inferens er utilgængelig, og hvordan systemet vender tilbage til normal drift.
Udarbejd et målbart arkitekturgrundlag
Medbring et repræsentativt input, den krævede beslutningstid, interfaceliste, effektgrænse og installationsforhold. Alvexis kan bruge begrænsningerne til at afgrænse specialelektronik, indlejret software og kabinetintegration. Første milepæl bør være en praktisk måling af den foreslåede behandlingskæde med tydelige kriterier for at fortsætte eller ændre arkitekturen.