Moln-AI och edge AI: var beslutet fattas
Moln-AI bearbetar data i fjärrinfrastruktur. Edge AI utför inferens nära sensorn eller maskinen. En hybridlösning kan hålla tidskritiska beslut lokala och skicka utvalda data för analys av flera enheter och modellutveckling. Den viktiga frågan är vilken funktion som måste finnas kvar när nätverket är långsamt eller saknas.
Tänk på en station för visuell inspektion. Kameran tar en bild av delen, programvaran förbereder bilden, modellen bedömer den och ett gränssnitt rapporterar resultatet. Uppladdning av varje bild skapar ett nätverksberoende i kedjan. Lokal inferens ändrar beroendet, men enheten behöver fortfarande tillräcklig beräkningskapacitet och hantering av programversioner.
Jämför hela arbetsbelastningen
Mät insamling, förbehandling, inferens och utdatahantering tillsammans. Ett AI-prestandatest som bara mäter modellen kan missa flaskhalsen. Registrera varaktig latens, minnesanvändning, effekt och beteende efter uppvärmning. Kör samma prov med realistiska bildstorlekar, samtidiga gränssnitt och avsett hölje.
Djupinlärning, generativ AI och enhetens resurser
Djupinlärningsmodeller skiljer sig i minnesbehov och stödda operationer. Generativ AI kan öka kraven på minne och svarstid ytterligare. Välj modell och körmiljö för den faktiska uppgiften innan en AI-dator specificeras. En processor som marknadsförs för AI ersätter inte provning av modellen som ska användas.
Definiera offlinebeteende och ägande av data
Bestäm vilka poster som stannar i enheten, vilka som skickas vidare och hur länge de sparas. Lokal bearbetning kan minska överföring av rådata, men säkra uppdateringar, åtkomstkontroll och diagnostik behövs ändå. Definiera vad operatören ser när inferens saknas och hur systemet återgår till normal drift.
Skapa ett mätbart arkitekturunderlag
Ta med representativa indata, nödvändig beslutstid, gränssnittslista, effektgräns och installationsförhållanden. Alvexis kan använda begränsningarna för att avgränsa elektronik, inbyggd programvara och integration av höljet. Första milstolpen bör vara en fungerande mätning av den föreslagna bearbetningskedjan, med tydliga kriterier för att fortsätta eller ändra arkitekturen.