Övergången till AI-inferens tar realtidsintelligens till gränsen

AI-industrin – och den resulterande dialogen – flyttar fokus från ansträngningar att träna AI-modeller. Den historien, som utspelade sig centralt i molnet eller datacenter (eller båda), är "gamla nyheter". Nu, med en myriad av användningsfall i de flesta branscher, driftsätts och körs dessa modeller i distribuerade, decentraliserade miljöer. Industrin övergår från träningsfasen till inferensfasen, och den här historien utspelar sig i edge-miljön med realtidsinformation som behövs för allt från smarta kameror till enheter inbyggda i industriella maskiner. Fokus flyttas från centraliserad AI-utbildning till Edge AI, eller hybriddistributioner.

I en tid där hastighet, precision och dataskydd är viktigare än någonsin, Edge AI omdefinierar operativa processer vid företagens mest kritiska kontaktpunkter. Till skillnad från traditionella AI-modeller som förlitar sig på molninfrastruktur, för Edge AI beslutsfattandet närmare datagenereringen.

Värdet av Edge AI

Att minimera avståndet mellan datagenerering och beslutsfattande minimerar latens genom att eliminera lagg från nätverksöverföring, vilket resulterar i snabbare leverans av prediktiva insikter och automatiserade beslut. Denna realtidsbehandling ger effektivitetsvinster för organisationer, förbättrar allt från kundupplevelser till produktkvalitet, eller till och med stöder medarbetarnas säkerhet. Oavsett användningsfall förbättrar det kortare avståndet också säkerhet och tillförlitlighet genom att minska den tid som känsliga data är i rörelse och sänka den bandbredd som krävs.

Omedelbarhet och relevans är av största vikt, oavsett bransch.

Till exempel inom tillverkning kan Edge AI driva kvalitetssäkringssystem som omedelbart flaggar produktfel. Inom sjukvården kan det stödja patientövervakningssystem som utlöser varningar i det ögonblick avvikelser upptäcks. Återförsäljare kommer att använda Edge AI för att anpassa kundupplevelser i butik och hantera lager dynamiskt. I alla dessa scenarier är dock den nödvändiga intelligensen som finns i edge-miljön en viktig differentieringsfaktor. Edge AI är avgörande när millisekunder spelar roll.

Kontext spelar roll från datacentret till edgen

Medan GPU:er ofta ses som synonymt med AI, innebär Edge AI fler nyanser, eftersom behoven och karaktären hos arbetsbelastningar för inferens skiljer sig fundamentalt från de för modellträning. Många inferensarbetsbelastningar – särskilt visionsbaserade applikationer – kan hanteras effektivt av processorer, som är mer energi- och kostnadseffektiva. Även om en edge-distribution kräver högre prestanda har en nyare klass av strömsnåla GPU:er dykt upp, som erbjuder skräddarsydda lösningar för edge-miljöer.

I slutändan handlar valet av rätt konfiguration om att balansera den specifika arbetsbelastningen, önskad dataflöde och miljöbegränsningar. Implementeringar av Edge AI kräver hårdvara som balanserar prestanda med praktisk användbarhet i fält.

Framgång i edge-miljöer kräver en fundamentalt annorlunda strategi som tar itu med begränsningar vad gäller utrymme, strömförsörjning och kylning samtidigt som prestandan bibehålls. Hårdvara och mjukvara måste utformas specifikt för edge-miljöer, vilket ofta inkluderar möjligheten att fungera tillförlitligt i tuffa miljöer utan att kompromissa med beräkningskapaciteten. Alternativet är driftstopp, vilket kan få förödande effekter nedströms.

Vägen till framgång

Vägen till framgång med Edge AI börjar med att identifiera ett enda användningsfall med hög effekt och fokusera en initial implementering på det. Denna typ av fokus håller omfattningen hanterbar för en organisation samtidigt som den etablerar positiv momentum med implementeringen, vilket gör det möjligt för organisationen att fånga potentialen hos denna teknik samtidigt som den förfinar operativa processer och supportramverk.

Men även detta är lättare sagt än gjort!

De flesta organisationer som vill dra nytta av AI-implementeringar är inte djupt insatta i eller har fördjupat sig i alla underliggande tekniker. Denna kunskapslucka gör att de söker vägledning och förbättrade kapaciteter från externa partners. Särskilt i takt med att implementeringar sprider sig och branschen går från utbildning i kärnan till slutledning i utkanten, blir även de programvaru- och tjänstekrav som följer med hårdvaran viktigare. Dessutom kommer komplexiteten bara att öka framöver. Särskilt i utkanten där driftstopp kan få massiva – och kostsamma – konsekvenser nedströms, är partnerskap med den expertis och de tjänster som behövs för att säkerställa konsekvent prestanda inte förhandlingsbara.

En vanlig fallgrop som organisationer stöter på är att fokusera för snävt på koncepttestprojekt utan en tydlig väg till skalning. Organisationer måste också ta hänsyn till operativ komplexitet – från fjärrhantering och feltolerans till livscykelsupport. Fler skäl att arbeta med en erfaren partner är avgörande. Till skillnad från datacenter, där system övervakas noggrant och uppdateras ofta, måste edge-infrastruktur utformas för lång livslängd, med ett typiskt mål på fem till sju år.

Dessutom är organisationer alltmer angelägna om att konsolidera edge computing-resurser för att minska fotavtryck och kostnader. Detta kombinerar traditionella arbetsbelastningar med AI-applikationer på enhetliga, virtualiserade plattformar, vilket eliminerar behovet av separata infrastrukturer, men ökar behovet av realtidsinformation.

Edge AI framöver

Edge AI utvecklas snabbt och går från regelbaserade system till mer adaptiv, kontextmedveten intelligens. Med framsteg inom generativ AI och grundläggande modeller börjar edge-system stödja kontinuerliga inlärningsslingor och justerar sig autonomt baserat på datainmatning utan att förlita sig på molnet.

Kubernetes-baserade distributioner och containermodeller skapar den konsekvens som krävs för att hålla Edge AI-distributioner effektiva. Containerisering gör det enklare att skicka snabba uppdateringar från molnet till edgen, och Kubernetes orkestrerar containrar i stor skala och hanterar distributioner, uppdateringar och hälsokontroller automatiskt. Denna ökade effektivitet och tillförlitlighet hos uppdateringar som skickas över edge-noder förbättrar också modellens noggrannhet och ger större motståndskraft och drifttid – avgörande för att bibehålla värdet av alla Edge AI-distributioner. Samtidigt kan edge-enheter samla in ny data som hjälper till att träna bättre modeller i ett slutet AI-system.

Edge AI är mycket mer än bara ett modeord. Det är den konkreta utvecklingen i hur industrier kommer att utnyttja intelligens i interaktionspunkten i framtiden – och den kommer snabbt. Med en Edge AI-plan i kombination med rätt infrastruktur och systemfunktioner kan organisationer låsa upp kraftfulla nya effektivitetsvinster inom AI – öka responsen samtidigt som kostsamma driftstopp undviks.