Cloud AI og edge AI: hvor beslutningen tas
Cloud AI utfører behandling i fjerninfrastruktur. Edge AI utfører inferens nær sensoren eller maskinen. Et hybriddesign kan holde tidskritiske beslutninger lokale og sende utvalgte data til analyse av enhetsparken og modellutvikling. Det avgjørende er hvilke funksjoner som må være tilgjengelige når nettverket er tregt eller utilgjengelig.
Tenk på en visuell inspeksjonsstasjon. Kameraet tar et bilde av delen, programvaren forbereder det, modellen vurderer det og et grensesnitt rapporterer resultatet. Opplasting av hvert bilde gjør denne kjeden nettverksavhengig. Lokal inferens endrer avhengigheten, men enheten trenger fortsatt nok prosessorkapasitet og en måte å håndtere programvareversjoner på.
Sammenlign hele arbeidsbelastningen
Mål innsamling, forbehandling, inferens og utdatahåndtering samlet. En KI-benchmark som bare måler modellens kjøretid, kan overse flaskehalsen. Registrer vedvarende latenstid, minnebruk, effektforbruk og oppførsel etter oppvarming. Kjør samme test med realistiske bildestørrelser, samtidige grensesnitt og det tiltenkte kabinettet.
Dyp læring, generativ KI og enhetsressurser
Modeller for dyp læring har ulikt minnebehov og støtter ulike operasjoner. Generativ KI kan medføre ytterligere krav til minne og responstid. Velg en modell og et kjøremiljø som oppfyller den faktiske oppgaven før en KI-datamaskin spesifiseres. En prosessor markedsført for KI erstatter ikke testing av modellen som skal settes i drift.
Definer oppførsel uten nett og eierskap til data
Bestem hvilke oppføringer som blir på enheten, hvilke som sendes ut, og hvor lenge hver av dem lagres. Lokal behandling kan redusere overførte rådata, men sikre oppdateringer, tilgangskontroll og diagnostikk er fortsatt nødvendig. Definer hva operatøren ser når inferens er utilgjengelig, og hvordan systemet går tilbake til normal drift.
Lag et målbart arkitekturgrunnlag
Ta med et representativt inndataeksempel, nødvendig beslutningstid, grensesnittliste, effektgrense og installasjonsforhold. Alvexis kan bruke begrensningene til å avgrense spesialelektronikk, innebygd programvare og kabinettintegrasjon. Første milepæl bør være en praktisk måling av den foreslåtte behandlingskjeden, med tydelige kriterier for å fortsette eller endre arkitekturen.