Przesunięcie ku inferencji AI: wprowadzanie inteligencji w czasie rzeczywistym na krawędź

Przemysł AI – oraz wynikająca z tego dyskusja – zmieniają swój punkt ciężkości i odchodzą od wysiłków mających na celu szkolenie modeli AI. Ta historia, która miała miejsce centralnie w chmurze lub centrach danych (lub obu), to już “stare wiadomości”. Teraz, z wieloma przypadkami użycia w większości branż, te modele są wdrażane i uruchamiane w rozproszonych, zdecentralizowanych środowiskach. Przemysł przechodzi od fazy szkolenia do fazy inferencji, a ta historia rozgrywa się na krawędzi, gdzie potrzebna jest inteligencja w czasie rzeczywistym, od inteligentnych kamer po urządzenia wbudowane w maszyny przemysłowe. Punktem ciężkości jest teraz Edge AI, czyli wdrożenia hybrydowe.

W erze, w której szybkość, precyzja i prywatność danych są ważniejsze niż kiedykolwiek, Edge AI zmienia procesy operacyjne w punktach, w których firmy mają największy wpływ. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli AI, które polegają na infrastrukturze chmury, Edge AI przybliża procesy decyzyjne do miejsca generowania danych.

Wartość Edge AI

Zmniejszanie odległości między generowaniem danych a procesami decyzyjnymi minimalizuje opóźnienia, eliminując opóźnienia wynikające z transmisji sieciowej, co skutkuje szybszym dostarczaniem prognoz i automatyzacją decyzji. Ten proces w czasie rzeczywistym dostarcza korzyści efektywności organizacjom, poprawiając wszystko, od doświadczeń klientów po jakość produktów, a nawet wspierając bezpieczeństwo pracowników. Niezależnie od przypadku użycia, krótsza odległość poprawia również bezpieczeństwo i niezawodność, redukując czas, w którym wrażliwe dane są w transmisji, oraz zmniejszając wymagany przepust.

Natychmiastowość i istotność są niezmiernie ważne, niezależnie od sektora branży.

Na przykład, w produkcji, Edge AI może napędzać systemy kontroli jakości, które natychmiast wskazują wady produktu. W opiece zdrowotnej może wspierać systemy monitorowania pacjentów, które wyzwalają alarmy w momencie wykrycia anomalii. Detaliści będą wykorzystywać Edge AI, aby personalizować doświadczenia klientów w sklepach i dynamicznie zarządzać zapasami. We wszystkich tych scenariuszach jednak inteligencja umieszczona na krawędzi jest dużym różnicowaniem. Edge AI jest kluczowy, gdy liczą się milisekundy.

Kontekst ma znaczenie od centrum danych do krawędzi

Podczas gdy GPU są często postrzegane jako synonimy AI, Edge AI wymaga bardziej nuansowanego podejścia, ponieważ potrzeby i charakter obciążeń dla inferencji są fundamentalnie różne od tych dla szkolenia modeli. Wiele obciążeń inferencyjnych – szczególnie aplikacji opartych na wizji – może być wydajnie obsługiwanych przez CPU, które są bardziej efektywne pod względem mocy i kosztów. Nawet jeśli wdrożenie krawędziowe wymaga wyższej wydajności, pojawiła się nowa klasa niskomocowych GPU, oferująca dostosowane rozwiązania dla krawędzi.

Ostatecznie, wybór odpowiedniej konfiguracji jest ćwiczeniem w balansowaniu konkretnego obciążenia, pożądanej przepustowości i ograniczeń środowiskowych. Wdrożenia Edge AI wymagają sprzętu, który balansuje wydajność z praktyczną operatywnością w terenie.

Sukces na krawędzi wymaga fundamentalnie innego podejścia, które uwzględnia ograniczenia przestrzenne, mocy i chłodzenia, przy jednoczesnym utrzymaniu wydajności. Sprzęt i oprogramowanie muszą być zaprojektowane specjalnie z myślą o wymaganiach krawędzi, które często obejmują możliwość działania niezawodnie w trudnych środowiskach bez kompromisów w zakresie pojemności obliczeniowej. Alternatywą jest przestoje, które mogą mieć dewastujące skutki w dół łańcucha.

Ścieżka do sukcesu

Ścieżka do sukcesu Edge AI zaczyna się od identyfikacji jednego, wysoko wpływowego przypadku użycia i skupienia się na początkowym wdrożeniu. Ten rodzaj skupienia utrzymuje zakres zarządzalny dla organizacji, jednocześnie ustanawiając pozytywny pęd z wdrożeniem, umożliwiając organizacji zrozumienie potencjału tej technologii, jednocześnie doskonaląc procesy operacyjne i ramy wsparcia.

Jednakże, jest to łatwiej powiedziane niż zrobione!

Większość organizacji, które chcą wykorzystać wdrożenia AI, nie ma głębokiej wiedzy na temat podstawowych technologii. Ten brak wiedzy powoduje, że szukają one wskazówek i ulepszonych możliwości od zewnętrznych partnerów. Szczególnie gdy wdrożenia się rozszerzają i przemysł przechodzi od szkolenia w centrum do inferencji na krawędzi, wymagania oprogramowania i usług, które idą w parze z sprzętem, stają się jeszcze ważniejsze. Co więcej, złożoność będzie rosła w przyszłości. Szczególnie na krawędzi, gdzie przestoje mogą mieć ogromne – i kosztowne – skutki w dół łańcucha, współpraca z ekspertami i usługami niezbędnymi do zapewnienia ciągłej wydajności jest niezmiernie ważna.

Częstym błędem, na który napotykają organizacje, jest skupienie się zbyt wąsko na projektach proof-of-concept bez wyraźnej ścieżki do skalowania. Organizacje muszą również uwzględnić złożoność operacyjną – od zdalnej zarządzalności i tolerancji na błędy po wsparcie cyklu życia. Jeszcze więcej powodów, dla których współpraca z doświadczonym partnerem jest niezmiernie ważna. W przeciwieństwie do centrów danych, gdzie systemy są ściśle monitorowane i często odświeżane, infrastruktura krawędzi musi być zaprojektowana z myślą o długowieczności, z typowym celem wynoszącym od pięciu do siedmiu lat.

Ponadto, organizacje coraz częściej chcą konsolidować zasoby obliczeniowe na krawędzi, aby zmniejszyć ślad i koszty. To łączy tradycyjne obciążenia z aplikacjami AI na zunifikowanych, wirtualizowanych platformach, eliminując potrzebę oddzielnych infrastruktur, ale zwiększając potrzebę inteligencji w czasie rzeczywistym.

Edge AI w przyszłości

Edge AI ewoluuje szybko, przechodząc od systemów opartych na regułach do bardziej adaptacyjnych, świadomych kontekstu systemów inteligentnych. Z postępami w AI generatywnej i modelach podstawowych, systemy krawędzi zaczynają wspierać ciągłe pętle uczenia, dostosowując się autonomicznie na podstawie danych wejściowych bez polegania na chmurze.

Wdrożenia oparte na Kubernetes i konteneryzowane modele ustanawiają konieczną spójność, aby utrzymać wdrożenia Edge AI wydajne. Konteneryzacja ułatwia szybkie aktualizacje z chmury na krawędź, a Kubernetes orchestruje kontenery w skali, zarządzając wdrożeniami, aktualizacjami i kontrolami stanu automatycznie. To zwiększa wydajność i niezawodność aktualizacji przesyłanych na węzły krawędzi, co również poprawia dokładność modeli i dostarcza większą odporność i czas pracy – co jest kluczowe dla zachowania wartości wdrożeń Edge AI. Równocześnie, urządzenia krawędzi mogą gromadzić nowe dane, które pomogą szkolić lepsze modele w zamkniętym systemie AI.

Edge AI to coś więcej niż tylko moda. To jest namacalna ewolucja w sposobie, w jaki branże będą wykorzystywać inteligencję w punkcie interakcji w przyszłości – i to nadchodzi szybko. Z planem Edge AI połączonym z odpowiednią infrastrukturą i możliwościami systemowymi, organizacje mogą odblokować nowe, potężne efektywności w AI – zwiększając responsywność, unikając kosztownych przestojów.