在下述的內(nèi)容中，小編將會(huì)對(duì)邊緣AI的相關(guān)消息予以報(bào)道，如果邊緣AI是您想要了解的焦點(diǎn)之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

一、邊緣AI

邊緣 AI 使設(shè)備能夠更快地做出更明智的決策，而無(wú)需連接到云或異地?cái)?shù)據(jù)中心。

邊緣 AI 是在邊緣計(jì)算環(huán)境中實(shí)現(xiàn)人工智能，它允許在實(shí)際創(chuàng)建數(shù)據(jù)的位置附近進(jìn)行計(jì)算，而不是在集中式云計(jì)算設(shè)施或異地?cái)?shù)據(jù)中心進(jìn)行計(jì)算。

這種本地化處理允許設(shè)備在幾毫秒內(nèi)做出決策，而無(wú)需互聯(lián)網(wǎng)連接或云。從本質(zhì)上講，當(dāng)設(shè)備產(chǎn)生數(shù)據(jù)時(shí)，板上的算法可以立即使用數(shù)據(jù)。

邊緣 AI 是在邊緣計(jì)算環(huán)境中實(shí)現(xiàn)人工智能。這意味著人工智能計(jì)算是在給定網(wǎng)絡(luò)的邊緣完成的，通常在創(chuàng)建數(shù)據(jù)的設(shè)備上 - 如相機(jī)或汽車(chē) - 而不是在集中式云計(jì)算設(shè)施或異地?cái)?shù)據(jù)中心。

假設(shè)您有一個(gè)智能咖啡壺，可以為每個(gè)用戶(hù)生產(chǎn)定制飲料，并隨著時(shí)間的推移從他們的偏好中學(xué)習(xí)，這要?dú)w功于人工智能。但與大多數(shù)智能設(shè)備不同的是，這款咖啡壺沒(méi)有連接到互聯(lián)網(wǎng)，它用于處理數(shù)據(jù)的所有算法都是在咖啡壺本身內(nèi)生成的——這要?dú)w功于邊緣人工智能。

這種技術(shù)的使用遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了您的廚房臺(tái)面的范圍。Edge AI 能夠以更高的速度、更低的成本和更低的功耗更安全地生成實(shí)時(shí)分析，這使其成為云計(jì)算 AI 的有吸引力的替代品，制造業(yè)、醫(yī)療保健和能源等行業(yè)的公司都在利用這一優(yōu)勢(shì)。

二、邊緣AI兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)

1、硬件加速

邊緣AI對(duì)計(jì)算性能有很高的要求，需要高效的硬件加速器來(lái)支持復(fù)雜的AI推理任務(wù)。在硬件層面，以下幾種芯片對(duì)邊緣AI至關(guān)重要：

專(zhuān)用AI芯片（ASIC）：這些芯片專(zhuān)為AI任務(wù)設(shè)計(jì)，具有高效能、低功耗的特點(diǎn)，如谷歌的TPU、Hailo芯片等，適合處理推理任務(wù)。

圖形處理器（GPU）：GPU可以并行處理大量數(shù)據(jù)，特別適合用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等模型的推理，如NVIDIA Jetson系列。

現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）：FPGA具有高度可定制性，可以根據(jù)特定AI模型的需求進(jìn)行優(yōu)化，如英特爾的Arria和Xilinx的Versal等芯片適合動(dòng)態(tài)配置。

神經(jīng)處理單元（NPU）：專(zhuān)門(mén)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的處理器，具有高效的并行計(jì)算能力，如華為的Ascend芯片。

2、模型優(yōu)化與壓縮

邊緣設(shè)備通常具有較為有限的計(jì)算和存儲(chǔ)資源，因此需要對(duì)AI模型進(jìn)行優(yōu)化和壓縮，以適應(yīng)邊緣環(huán)境。這些技術(shù)可以顯著減少模型的大小、推理時(shí)的計(jì)算量和存儲(chǔ)需求。

模型量化（Quantization）：將模型中的浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為定點(diǎn)數(shù)，從而減少模型的存儲(chǔ)和計(jì)算復(fù)雜性。常用的量化方法包括8-bit量化、混合精度計(jì)算等。

模型剪枝（Pruning）：通過(guò)去掉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不重要的連接或節(jié)點(diǎn)，減少模型的計(jì)算量。常見(jiàn)方法包括結(jié)構(gòu)化剪枝和非結(jié)構(gòu)化剪枝。

知識(shí)蒸餾（Knowledge Distillation）：通過(guò)訓(xùn)練一個(gè)較小的“學(xué)生模型”來(lái)學(xué)習(xí)大模型的輸出，從而在保持推理準(zhǔn)確度的同時(shí)顯著減小模型體積。

模型稀疏化（Sparsity）：通過(guò)引入稀疏化技術(shù)，減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)數(shù)量，優(yōu)化模型的計(jì)算復(fù)雜度。

以上就是小編這次想要和大家分享的有關(guān)邊緣AI的內(nèi)容，希望大家對(duì)本次分享的內(nèi)容已經(jīng)具有一定的了解。如果您想要看不同類(lèi)別的文章，可以在網(wǎng)頁(yè)頂部選擇相應(yīng)的頻道哦。