Cloud AI และ Edge AI: การตัดสินใจเกิดที่ไหน
Cloud AI ประมวลผลบนโครงสร้างพื้นฐานระยะไกล ส่วน Edge AI อนุมานใกล้เซนเซอร์หรือเครื่องจักร การออกแบบผสมอาจเก็บการตัดสินใจเร่งด่วนไว้ในพื้นที่ และส่งข้อมูลที่เลือกเพื่อวิเคราะห์หลายอุปกรณ์และพัฒนาโมเดล คำถามสำคัญคือฟังก์ชันใดต้องอยู่ได้เมื่อเครือข่ายช้าหรือขาดหาย
พิจารณาสถานีตรวจภาพ กล้องรับภาพชิ้นงาน ซอฟต์แวร์เตรียมข้อมูล โมเดลประเมิน และอินเทอร์เฟซรายงานผล การอัปโหลดทุกภาพเพิ่มการพึ่งพาเครือข่าย การอนุมานในเครื่องเปลี่ยนความสัมพันธ์นี้ แต่ยังต้องมีพลังประมวลผลพอและวิธีจัดการเวอร์ชันซอฟต์แวร์
เปรียบเทียบภาระงานทั้งหมด
วัดการรับข้อมูล เตรียมข้อมูล อนุมาน และจัดการเอาต์พุตร่วมกัน เบนช์มาร์กที่วัดเฉพาะโมเดลอาจพลาดคอขวด บันทึกความหน่วงต่อเนื่อง หน่วยความจำ กำลังไฟ และพฤติกรรมหลังอุ่นเครื่อง ทดสอบด้วยขนาดภาพจริง อินเทอร์เฟซทำงานพร้อมกัน และตัวเรือนที่ตั้งใจใช้
ดีปเลิร์นนิง AI สร้างเนื้อหา และทรัพยากรอุปกรณ์
โมเดลดีปเลิร์นนิงใช้หน่วยความจำและรองรับการคำนวณต่างกัน Generative AI อาจเพิ่มข้อกำหนดหน่วยความจำและเวลาตอบ เลือกโมเดลกับสภาพแวดล้อมรันให้ตรงงานก่อนระบุคอมพิวเตอร์ AI ชิปที่โฆษณาว่าใช้กับ AI ไม่ทดแทนการทดสอบโมเดลที่จะติดตั้ง
กำหนดพฤติกรรมออฟไลน์และความเป็นเจ้าของข้อมูล
ตัดสินใจว่าข้อมูลใดอยู่ในอุปกรณ์ ข้อมูลใดส่งออก และเก็บนานเท่าไร การประมวลผลในพื้นที่อาจลดข้อมูลดิบที่ส่ง แต่ยังต้องมีการอัปเดตปลอดภัย การควบคุมสิทธิ์ และการวินิจฉัย กำหนดสิ่งที่ผู้ปฏิบัติงานเห็นเมื่ออนุมานไม่ได้ และวิธีกลับสู่การทำงานปกติ
จัดทำข้อกำหนดสถาปัตยกรรมที่วัดผลได้
เตรียมอินพุตตัวแทน เวลาตัดสินใจ รายการอินเทอร์เฟซ เพดานกำลังไฟ และสภาพติดตั้ง Alvexis ใช้ข้อจำกัดเหล่านี้กำหนดวงจรเฉพาะ ซอฟต์แวร์ฝังตัว และการรวมตัวเรือนได้ เป้าหมายแรกควรเป็นการวัดเส้นทางประมวลผลที่ทำงานจริง พร้อมเกณฑ์ชัดเจนว่าจะดำเนินต่อหรือเปลี่ยนสถาปัตยกรรม