人工知能がエッジ コンピューティングをどのように再構築するか

王林
リリース: 2023-04-28 19:01:04
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人工知能がエッジ コンピューティングをどのように再構築するか

エッジではどのくらいのコンピューティング能力が必要ですか?エッジ AI にはどれくらいのメモリとストレージがあれば十分ですか? AI によって、より多くのより高速な処理、ストレージ、メモリを必要とする革新的なアプリケーションへの扉が開かれるにつれ、最小要件も増大しています。今日のメモリおよびストレージ テクノロジは、これらの困難な新しいエッジ アプリケーションの厳しい要件をどのように満たしているのでしょうか?

「エッジ」の意味

エッジには、データが最終的にはサーバーの外部で特定の処理が行われる分散アプリケーションが含まれます。データセンターに送信されます。その主なアイデアは、処理のためにすべてのデータをインターネット経由でサーバーに送信することを回避し、その代わりにデータを収集場所の近くで処理できるようにすることで、長いデータの往復によって引き起こされる遅延の問題を回避し、ほぼリアルタイムのデータ処理を実現することです。 -現場の反応。

エッジは、サーバーからエンドポイントまでの距離に基づいて大まかに分割されます。いわゆるニアエッジには、データセンターに近いアプリケーション、場合によっては同じ建物内にあるアプリケーションも含まれる場合があります。自動運転車などのアプリケーションでは、この傾向は対極になります。重複する特徴は、従来はデータセンターに送信されていたデータをエッジ システムが処理することであり、これは多くの業界で実用化されています。

産業エッジにおけるデータ遅延と帯域幅

産業アプリケーションでは、エッジ コンピューターはセンサーや他のデバイスから入力を受信するように設計されていることがよくあります。そして、入力に対して対応する操作を実行します。たとえば、予防保守では、音響、振動、温度、または圧力センサーの測定値を取得し、それらを分析して軽微な機械の故障を示す異常を特定します。

マシンは、ただちにオフラインにすることも、必要に応じて、致命的な障害が発生する前にメンテナンスのためにオフラインにすることもできます。応答時間は速くなければなりませんが、データ量は少なくなければなりません。しかし、人工知能はこれらのエッジシステムに圧力をかけています。

エッジ処理負荷に対する人工知能の影響

人工知能は、コンピューター システムにさまざまな負荷をもたらします。 AI ワークロードには、より高速なプロセッサ、より多くのメモリ、強力な GPU が必要です。たとえば、AOI は PCB 検査で広く使用されており、高速カメラからのビデオ入力を使用して欠落コンポーネントや品質欠陥を特定します。実際、同様の外観検査技術は農業などのさまざまな業界で広く使用されており、製品の欠陥や変色を特定するために使用できます。

ビデオ入力で複雑なアルゴリズムを実行するには、電力を大量に消費する GPU カードの並列処理機能、効率的かつ正確な AI 推論のためのより多くのメモリ、効率的かつ正確な AI 推論のためのより多くのストレージ スペースが必要です。追加データ用ですが、これはデータセンターにすでに存在します。

データセンターのパワーをエッジにもたらす

本質的に、エッジで AI タスクを処理するために、データセンター間のエッジとギャップ。温度管理されたデータセンターに隠されたサーバーには、特定の大量の負荷を処理し、システムの迅速な動作を維持するためのテラバイトのメモリと大規模なストレージが搭載されています。

しかし、データセンターから遠く離れた場所での推論となると、状況は異なります。エッジ コンピューターはこのようなのどかな環境を好まないため、過酷な環境に耐える必要があります。エッジには、理想的とは言えない条件を考慮しながら最大のパフォーマンスを追求するハードウェアが必要です。

エッジ ハードウェア

人工知能を産業エッジに追加するには、タスクに適したハードウェアが必要です。極端な温度、振動、スペースの制約に対処できる産業用コンピューターは必須です。特に、最も多作な AI アプリケーションであるビジョン システムには、効率的な AI 推論をサポートするメモリ、入力データ用のストレージ、カメラの追加をサポートする PoE の 3 つが必要です。

最新の DDR5 は、より小さなスペースでより多くのメモリを搭載できます。 DDR4 の 2 倍の速度と 4 倍の容量により、エッジでより高いメモリ容量を実現し、同じ設置面積内で利用可能なスペースとリソースをより効率的に利用できます。

データはサーバーに到達するか、エッジに一定期間留まる必要があるため、エッジ アプリケーションでは容量を拡張する必要があるため、一時ストレージとして SSD が必要になります。 SATA から NVMe への移行により、高速化とパフォーマンスの向上への扉が開かれ、今後発売される NVMe PCIe G4X4 SSD は、Cervoz 製品ラインの最新の SSD であり、これらのアプリケーションに産業用パフォーマンスを提供します。

ビジュアル システムにはカメラが必要です。 PoE は、高速カメラをシステムに追加する最も簡単かつ効率的な方法で、1 本のケーブルで電力とデータ伝送を提供します。 Cervoz の PoE イーサネット モジュラー PCIe 拡張カードは、小型電源プラグインでこの機能を追加します。

エッジで人工知能を有利にスタートしましょう

産業用コンピューターと産業用グレードのメモリを組み合わせて、エッジを獲得したいと考えている企業向けストレージの組み合わせにより、過酷なエッジ環境に耐える信頼性と、ネットワークのエッジで次世代 AI テクノロジーを実現するために必要な機能が提供されます。

以上が人工知能がエッジ コンピューティングをどのように再構築するかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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ソース:51cto.com
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