为什么 Edge AI Inferencing 对人工智能的未来至关重要

边缘计算和人工智能推理的融合正在迅速重塑现代计算的格局。计算重点主要放在数据中心，人工智能训练是大多数公司的重点。工程师必须部署人工智能模型进行推理，以到达最终用户。

人工智能在现实世界中的实时响应是目标。对于聊天机器人和生成式人工智能代理来说，轻微的延迟是可以接受的，不会影响体验。然而，未来的人工智能应用将需要近乎即时的响应和动作，比如工厂和自动驾驶汽车中的机器人。这是边缘人工智能的必要结果，计算在数据源附近甚至在数据源上运行，以进行实时响应和操作。

边缘计算是将硬件部署在离数据源更近的地方，以便进行即时数据分析。“边缘”的本地服务器和设备处理数据，而不是依赖云或数据中心。

• 去中心化处理减少了延迟，使关键应用程序的响应时间更快。物联网设备处理信息而不将其传递回数据中心。

• 实时数据能够基于本地数据流进行即时分析、洞察和操作。

AI 推理正在部署经过训练的人工智能模型来处理新数据，以进行分析、预测、决策或三者的组合。在 AI 边缘计算推理中，AI 模型被直接加载到设备上，以在本地处理数据，用于推理任务。边缘人工智能实现了智能和自主操作，其延迟低于从云或数据中心推断。

• 将 AI 模型部署到边缘允许在没有持续云连接的情况下进行本地化决策。
• 本地化决策增强了隐私，降低了带宽消耗，即使在断开连接的环境中也能确保可靠的性能。

尽管具有巨大的潜力，但实施边缘人工智能带来了重大的技术挑战。

• 资源限制：边缘设备通常具有限制性能的电源、内存，有时还有电池限制。

• 安全问题：分布式边缘设备在运行AI模型时会产生新的安全漏洞。

• 连接问题：边缘环境容易受到不可靠网络连接的影响，需要强大的解决方案来在本地运行AI模型。

   

边缘人工智能的挑战需要解决方案，如模型压缩技术、专用硬件加速器和强大的安全协议。在过去的 5 年里，NVIDIA 一直在推动硬件供应商、软件开发人员和人工智能研究人员之间的合作，这对于释放边缘人工智能的全部潜力至关重要。

在边缘成功部署人工智能推理需要一种战略方法来解决边缘环境的固有局限性。几个关键策略可以帮助克服边缘人工智能瓶颈并释放其潜力：

模型压缩

减小人工智能模型的大小和复杂性对于在资源受限的边缘设备上高效部署至关重要。

• 量化可以帮助降低计算精度（例如，从 FP32 到 INT8），减少模型大小和计算需求。NVIDIA 继续推出 FP8 和 FP4 等低精度浮点格式。通过混合精度，不需要极高精度的任务，如 LLM，仍然可以获得惊人的结果。

• 修剪可以通过删除模型中冗余和不太重要的连接来减少参数的数量。减少连接和参数可以减少计算量，提高性能。修剪可能会对神经网络性能产生无意的影响。

• 部署在边缘的蒸馏或蒸馏模型可以提高效率，降低硬件要求。蒸馏是训练一个较小的模型来模仿较大的基础模型的行为。

硬件加速

利用专门的硬件加速器可以显著提高边缘设备上 AI 推理的性能。NVIDIA 开发了 Jetson 和 Thor 等机器人处理器，用于专门的机器人和自动驾驶汽车推理任务。

专用 GPU 和集成 GPU：并行处理能力非常适合各种 AI 计算。感知算法和快速决策需要大量的计算资源。

FPGA（现场可编程门阵列）：FPGA 是一种可定制的加速器，用于实现针对特定模型架构量身定制的专用AI推理引擎。工程师为特定任务编程 FPGA，这在独特的计算环境中很有用。

未来的硬件创新将继续优先考虑每瓦性能，以实现高效的边缘计算。

联盟式学习

联合式学习实现了协作 AI 模型训练，同时保持了数据安全。这种方法通过在多个边缘设备上训练模型并在不共享原始数据的情况下聚合结果来维护隐私。

去中心化训练：每个边缘设备都处理数据处理并在本地训练其模型。

模型聚合：训练好的模型参数会定期聚合并共享，以更新和改进基础模型。

隐私保护：数据保留在本地边缘设备上，降低安全风险和敏感信息的数据泄露。

通过有效实施，这些策略显著提高了边缘 AI 部署的性能、效率和安全性，为广泛的行业采用奠定了基础。

边缘人工智能并不意味着取代基于云和数据中心的人工智能计算基础设施。数据中心和远程处理对于聚合培训、数据存储和大规模分析仍然至关重要。边缘人工智能专注于将这些训练好的模型部署到边缘设备上进行实时推理。

训练数据中心：数据中心提供训练人工智能模型所需的计算能力。它们还有助于更新边缘模型，并定期处理更复杂的查询。

边缘部署：一旦人工智能模型经过训练，它们就会被优化并部署到边缘设备上。这些边缘设备处理快速推理，不应避免毫秒的延迟。

边缘人工智能计算将定义现实世界的人工智能，并为现实世界带来创新。

在联泰集群，我们为任何工作负载提供计算解决方案，例如训练人工智能或将设备实现边缘。作为与英伟达、AMD、Intel 等公司的精英解决方案合作伙伴，我们可以根据您的用例配置和构建定制的计算解决方案。与我们的工程师咨询，了解更多关于我们如何克服算力挑战的信息。