Cloud AI und Edge AI: Wo fällt die Entscheidung?
Cloud AI verarbeitet Daten in einer entfernten Infrastruktur. Edge AI führt die Inferenz nahe am Sensor oder an der Maschine aus. Ein hybrider Entwurf kann zeitkritische Entscheidungen lokal halten und ausgewählte Daten für Flottenanalysen und Modellentwicklung übertragen. Entscheidend ist, welche Funktion auch bei langsamer oder ausgefallener Verbindung verfügbar bleiben muss.
Betrachten Sie eine visuelle Prüfstation: Die Kamera erfasst das Bild eines Bauteils, die Software bereitet es auf, das Modell bewertet es und eine Schnittstelle meldet das Ergebnis. Das Hochladen jedes Bildes macht diesen Pfad vom Netzwerk abhängig. Lokale Inferenz verändert diese Abhängigkeit. Das Gerät benötigt aber weiterhin ausreichende Rechenleistung und eine Verwaltung der Softwareversionen.
Die gesamte Arbeitslast vergleichen
Messen Sie Erfassung, Vorverarbeitung, Inferenz und Ausgabeverarbeitung gemeinsam. Ein KI-Benchmark, der nur die Modelllaufzeit misst, kann den Engpass übersehen. Erfassen Sie Latenz im Dauerbetrieb, Speicherbedarf, Energieverbrauch und Verhalten nach dem Aufwärmen. Führen Sie denselben Test mit realistischen Bildgrößen, gleichzeitig aktiven Schnittstellen und dem vorgesehenen Gehäuse durch.
Deep Learning, generative KI und Geräteressourcen
Deep-Learning-Modelle unterscheiden sich in Speicherbedarf und unterstützten Operationen. Generative KI kann zusätzliche Anforderungen an Speicher und Antwortzeit stellen. Wählen Sie ein Modell und eine Laufzeitumgebung, die zur tatsächlichen Aufgabe passen, bevor Sie den KI-Rechner spezifizieren. Ein als KI-Prozessor beworbener Baustein ersetzt keinen Test des eingesetzten Modells.
Offline-Verhalten und Datenhoheit festlegen
Entscheiden Sie, welche Datensätze auf dem Gerät bleiben, welche es verlassen und wie lange sie aufbewahrt werden. Lokale Verarbeitung kann die Übertragung von Rohdaten reduzieren. Sichere Updates, Zugriffskontrolle und Diagnose bleiben dennoch notwendig. Legen Sie fest, was der Bediener bei nicht verfügbarer Inferenz sieht und wie das System in den Normalbetrieb zurückkehrt.
Eine messbare Architekturspezifikation erstellen
Bringen Sie repräsentative Eingangsdaten, die benötigte Entscheidungszeit, eine Schnittstellenliste, das Leistungsbudget und die Einbaubedingungen mit. Alvexis kann daraus den Umfang kundenspezifischer Elektronik, Embedded-Software und Gehäuseintegration ableiten. Der erste Meilenstein sollte eine praktische Messung des vorgesehenen Verarbeitungspfads sein, mit klaren Kriterien für die Fortführung oder Änderung der Architektur.