Cloud AI dan Edge AI: di mana keputusan dibuat
Cloud AI melakukan pemrosesan pada infrastruktur jarak jauh. Edge AI menjalankan inferensi dekat sensor atau mesin. Desain hibrida dapat mempertahankan keputusan yang sensitif terhadap waktu secara lokal sambil mengirim data terpilih untuk analisis armada dan pengembangan model. Pertanyaan utamanya adalah fungsi apa yang harus tetap tersedia ketika jaringan lambat atau tidak tersedia.
Pertimbangkan sebuah stasiun inspeksi visual. Kamera mengambil citra komponen, perangkat lunak menyiapkannya, model mengevaluasinya, dan antarmuka melaporkan hasil. Mengunggah setiap citra memasukkan ketergantungan jaringan ke jalur tersebut. Inferensi lokal mengubah ketergantungan itu, tetapi perangkat tetap membutuhkan kapasitas pemrosesan yang cukup dan cara mengelola versi perangkat lunak.
Bandingkan seluruh beban kerja
Ukur akuisisi, prapemrosesan, inferensi, dan penanganan keluaran secara bersamaan. Benchmark AI yang hanya mengukur waktu model bisa melewatkan hambatan utama. Catat latensi berkelanjutan, penggunaan memori, daya, dan perilaku setelah pemanasan. Jalankan pengujian yang sama dengan ukuran citra realistis, antarmuka yang bekerja bersamaan, dan rumah perangkat yang direncanakan.
Pembelajaran mendalam, AI generatif, dan sumber daya perangkat
Model pembelajaran mendalam berbeda dalam kebutuhan memori dan operasi yang didukung. AI generatif dapat menambah kebutuhan memori dan waktu respons. Pilih model serta lingkungan eksekusi yang memenuhi tugas sebenarnya sebelum menentukan komputer AI. Prosesor yang dipasarkan untuk AI bukan pengganti pengujian model yang akan digunakan.
Tentukan perilaku offline dan kepemilikan data
Tentukan catatan yang tetap berada di perangkat, yang dikirim keluar, dan masa penyimpanan masing-masing. Pemrosesan lokal dapat mengurangi pengiriman data mentah, tetapi pembaruan aman, kontrol akses, dan diagnostik tetap diperlukan. Tentukan apa yang dilihat operator saat inferensi tidak tersedia dan bagaimana sistem kembali ke operasi normal.
Susun spesifikasi arsitektur yang terukur
Sediakan sampel masukan representatif, waktu keputusan yang diperlukan, daftar antarmuka, batas daya, dan kondisi pemasangan. Alvexis dapat menggunakan batasan tersebut untuk menentukan elektronik khusus, perangkat lunak tertanam, dan integrasi rumah perangkat. Tonggak pertama sebaiknya berupa pengukuran nyata atas jalur pemrosesan yang diusulkan, dengan kriteria jelas untuk melanjutkan atau mengubah arsitektur.