Cloud AI và Edge AI: quyết định diễn ra ở đâu?
Cloud AI xử lý trên hạ tầng từ xa. Edge AI suy luận gần cảm biến hoặc máy. Thiết kế lai có thể giữ quyết định nhạy thời gian tại chỗ và gửi dữ liệu chọn lọc để phân tích nhiều thiết bị, phát triển mô hình. Câu hỏi quan trọng là chức năng nào phải tiếp tục hoạt động khi mạng chậm hoặc mất kết nối.
Ví dụ một trạm kiểm tra hình ảnh: camera chụp chi tiết, phần mềm chuẩn bị ảnh, mô hình đánh giá và giao diện báo kết quả. Tải từng ảnh lên mạng tạo sự phụ thuộc mạng trong chuỗi này. Suy luận cục bộ thay đổi sự phụ thuộc đó, nhưng thiết bị vẫn cần đủ năng lực tính toán và cách quản lý phiên bản phần mềm.
So sánh toàn bộ khối lượng công việc
Đo thu thập, tiền xử lý, suy luận và xử lý đầu ra cùng nhau. Benchmark AI chỉ đo mô hình có thể bỏ qua nút thắt. Ghi độ trễ khi chạy liên tục, bộ nhớ, công suất và hành vi sau khi nóng lên. Thử với kích thước ảnh thực tế, giao diện hoạt động đồng thời và vỏ dự kiến.
Học sâu, AI tạo sinh và tài nguyên thiết bị
Các mô hình học sâu khác nhau về bộ nhớ và phép toán được hỗ trợ. AI tạo sinh có thể tăng yêu cầu bộ nhớ và thời gian phản hồi. Chọn mô hình và môi trường thực thi phù hợp nhiệm vụ trước khi chỉ định máy tính AI. Bộ xử lý được quảng bá cho AI không thay thế việc kiểm thử mô hình triển khai.
Xác định hoạt động ngoại tuyến và quyền sở hữu dữ liệu
Quyết định bản ghi nào ở lại thiết bị, bản ghi nào được gửi đi và thời hạn lưu giữ. Xử lý cục bộ có thể giảm dữ liệu thô truyền đi, nhưng cập nhật an toàn, kiểm soát truy cập và chẩn đoán vẫn cần thiết. Xác định người vận hành thấy gì khi suy luận không khả dụng và cách hệ thống trở lại bình thường.
Xây dựng đặc tả kiến trúc có thể đo kiểm
Cung cấp đầu vào đại diện, thời gian quyết định yêu cầu, danh sách giao diện, giới hạn công suất và điều kiện lắp đặt. Alvexis có thể dùng chúng để xác định điện tử tùy chỉnh, phần mềm nhúng và tích hợp vỏ. Mốc đầu tiên nên là phép đo trên chuỗi xử lý hoạt động được, với tiêu chí rõ để tiếp tục hoặc đổi kiến trúc.