什麼是 AI 邊緣運算?
你是否曾因為網路不穩,導致線上會議卡頓、遊戲延遲而感到煩躁?或者,你是否擔心過自己的個人資料在雲端儲存是否安全?這些問題,AI邊緣運算或許能提供解決方案。
正如我們先前所說,AI邊緣運算 (Edge AI) 就像把AI的「大腦」從遙遠的雲端搬到了我們身邊的設備中,讓這些設備能夠獨立思考和決策。這就好比,過去我們需要打電話到餐廳訂位,現在則可以直接用手機App完成,省時又方便。
具體的說,AI 邊緣運算是一種將 AI 處理能力從雲端移至數據產生源頭的架構。簡單來說,就是將 AI 模型部署在靠近數據源的設備上,如 IoT 設備、智能手機等,以便在本地進行數據處理和分析。相較於將所有數據傳送至雲端進行處理,邊緣運算能大幅降低延遲、提高系統響應速度,並保護數據隱私。
AI邊緣運算的優勢主要體現在以下三個方面:
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談到邊緣運算,必定要提到 Google Coral 和聯發科 NeuroPilot 平台,還有其他科技巨頭也積極布局 AI 邊緣運算領域。例如, NVIDIA 推出的 Jetson 平台,提供高效能的 AI 邊緣運算模組,廣泛應用於機器人、無人機等領域。AWS 也推出了 Greengrass 服務,讓開發者可以輕鬆地將 AWS 雲端服務擴展到邊緣設備。
除此之外,ARM 也在 AI 邊緣運算領域扮演著重要的角色。ARM 架構以其低功耗和高效率的特性,廣泛應用於各種嵌入式設備和物聯網裝置。近年來,ARM 更積極投入 AI 技術的研發,推出一系列針對 AI 邊緣運算的硬體和軟體解決方案。
例如,ARM 的 Cortex-M 系列處理器專為低功耗嵌入式應用而設計,可以有效地執行機器學習推論任務。而 Ethos 系列 NPU (Neural Processing Unit) 則提供更強大的 AI 運算能力,可以加速深度學習模型的執行。
此外,ARM 也與眾多合作夥伴共同打造 AI 邊緣運算生態系統。例如,與 Cadence 合作開發 AI 晶片設計工具,與 Synopsys 合作優化 AI 模型的部署,與 Microsoft 合作整合 Azure IoT 服務。這些合作有助於降低 AI 邊緣運算的開發門檻,加速 AI 應用落地。
值得一提的是,ARM 也積極參與開源社群,例如 Linaro 和 MLCommons ,推動 AI 技術的標準化和普及化。例如, Arm NN 是一個開源的 AI 推論引擎,可以將各種深度學習框架 (例如 TensorFlow, PyTorch) 的模型轉換為可在 ARM 架構上執行的格式,方便開發者進行跨平台部署。
在學術研究方面,聯邦學習 (Federated Learning) 是一種新興的 AI 技術,可以在保護資料隱私的前提下,讓多個邊緣設備協同訓練 AI 模型。這項技術有望解決 AI 邊緣運算中資料孤島和資料安全的問題,加速 AI 模型的訓練和部署。
AI 邊緣運算作為 AI 技術發展的新趨勢,具有巨大的潛力。隨著技術的不斷進步,我們將看到越來越多的 AI 應用落地於邊緣。然而,要實現邊緣 AI 的廣泛應用,仍需要克服諸多技術挑戰。通過產學研的共同努力,相信 AI 邊緣運算將為我們帶來一個更加智能、便捷的未來。
以下是一些可以進一步探討的方向:
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