你了解边缘AI吗？边缘AI两项关键技术介绍

在下述的内容中，小编将会对边缘AI的相关消息予以报道，如果边缘AI是您想要了解的焦点之一，不妨和小编共同阅读这篇文章哦。

一、边缘AI

边缘 AI 使设备能够更快地做出更明智的决策，而无需连接到云或异地数据中心。

边缘 AI 是在边缘计算环境中实现人工智能，它允许在实际创建数据的位置附近进行计算，而不是在集中式云计算设施或异地数据中心进行计算。

这种本地化处理允许设备在几毫秒内做出决策，而无需互联网连接或云。从本质上讲，当设备产生数据时，板上的算法可以立即使用数据。

边缘 AI 是在边缘计算环境中实现人工智能。这意味着人工智能计算是在给定网络的边缘完成的，通常在创建数据的设备上 - 如相机或汽车 - 而不是在集中式云计算设施或异地数据中心。

假设您有一个智能咖啡壶，可以为每个用户生产定制饮料，并随着时间的推移从他们的偏好中学习，这要归功于人工智能。但与大多数智能设备不同的是，这款咖啡壶没有连接到互联网，它用于处理数据的所有算法都是在咖啡壶本身内生成的——这要归功于边缘人工智能。

这种技术的使用远远超出了您的厨房台面的范围。Edge AI 能够以更高的速度、更低的成本和更低的功耗更安全地生成实时分析，这使其成为云计算 AI 的有吸引力的替代品，制造业、医疗保健和能源等行业的公司都在利用这一优势。

二、边缘AI两项关键技术

1、硬件加速

边缘AI对计算性能有很高的要求，需要高效的硬件加速器来支持复杂的AI推理任务。在硬件层面，以下几种芯片对边缘AI至关重要：

专用AI芯片（ASIC）：这些芯片专为AI任务设计，具有高效能、低功耗的特点，如谷歌的TPU、Hailo芯片等，适合处理推理任务。

图形处理器（GPU）：GPU可以并行处理大量数据，特别适合用于卷积神经网络（CNN）等模型的推理，如NVIDIA Jetson系列。

现场可编程门阵列（FPGA）：FPGA具有高度可定制性，可以根据特定AI模型的需求进行优化，如英特尔的Arria和Xilinx的Versal等芯片适合动态配置。

神经处理单元（NPU）：专门为神经网络设计的处理器，具有高效的并行计算能力，如华为的Ascend芯片。

2、模型优化与压缩

边缘设备通常具有较为有限的计算和存储资源，因此需要对AI模型进行优化和压缩，以适应边缘环境。这些技术可以显著减少模型的大小、推理时的计算量和存储需求。

模型量化（Quantization）：将模型中的浮点数参数转换为定点数，从而减少模型的存储和计算复杂性。常用的量化方法包括8-bit量化、混合精度计算等。

模型剪枝（Pruning）：通过去掉神经网络中不重要的连接或节点，减少模型的计算量。常见方法包括结构化剪枝和非结构化剪枝。

知识蒸馏（Knowledge Distillation）：通过训练一个较小的“学生模型”来学习大模型的输出，从而在保持推理准确度的同时显著减小模型体积。

模型稀疏化（Sparsity）：通过引入稀疏化技术，减少神经网络中的参数数量，优化模型的计算复杂度。

以上就是小编这次想要和大家分享的有关边缘AI的内容，希望大家对本次分享的内容已经具有一定的了解。如果您想要看不同类别的文章，可以在网页顶部选择相应的频道哦。