Ерата на Едж ИИ
ICC, заедно с AAEON, марка asus група, се ангажира да работи на авангарда в компютърните технологии, постоянно иновации и разработване на нови решения за клиенти, работещи в различни области. Тъй като технологията на ИИ сега оказва нарастващо въздействие върху начина, по който работят хората, ние работим за подобряване на хардуера, който ще поддържа Системите за ИИ на днешния и утрешния ден. Тъй като AI Computing изисква невероятни нива на процесорна мощност, традиционните системи за ИИ работят чрез изпращане на данни към облачен сървър, за да бъдат обработени. Решение за това какво трябва да направи системата се изпраща обратно към свързаните устройства. Има обаче няколко проблема с този подход. Поради покритието на мрежовия сигнал и капацитета на батерията в мобилните устройства не винаги е възможно да се даде възможност на устройствата да се свързват с облака. Когато изпращате големи количества данни в облака, има потенциални проблеми със защитата. И накрая, може да са необходими само милисекунди, за да могат данните да бъдат обработвани от сървър, но дори такава латентност може да бъде пагубна за всички приложения, включително роботиката и системите за подпомагане на водача. С Edge AI устройствата обработват данни локално и вземат оперативни решения в реално време. Освен че е по-бърз и по-безопасен, edge AI също може да помогне за намаляване на консумацията на енергия.
Какво представлява Edge Computing и защо е важно?
С внедряването на IoT устройства и пристигането на 5G бърза безжична мрежа поставянето на изчислителни технологии и анализи близо до мястото, където се създават данните, създава решение, създадено от Edge Computing системи. Edge изчислителните технологии трансформират начина, по който данните се обработват, обработват и доставят от милиони устройства по целия свят. Бързото търсене на свързани с интернет устройства (IoT) продължава да поддържа Edge Computing системи, както и нови приложения, които изискват изчислителна мощност в реално време.По-бързи мрежови технологии, Като например 5G безжични, позволяват на edge Computing системите да ускорят създаването или поддръжката на видеообработка и приложения в реално време като анализи, автоматизирани автомобили за шофиране, изкуствен интелект и роботика. Докато първоначалните цели на edge изчислителните технологии са да се преодолеят разходите за пропускателната способност за данни, пътуващи на дълги разстояния поради растежа на данните, генерирани от IoT, възходът на приложенията в реално време, които трябва да бъдат обработени на ръба, ще задвижва технологията напред.
Какво представлява edge изчисленията?
Концепцията за Edge Computing се определя като "част от разпределена изчислителна топология, където изчислителните технологии се намират близо до ръба, където нещата и хората произвеждат или консумират тази информация". На основно ниво Edge Computing доближава изчислителните технологии и съхранението на данни до устройствата, където се събира, вместо да разчита на централно местоположение на хиляди мили разстояние. Това се прави, така че данните, особено данните в реално време, да не са изложени на проблеми със латентността, които могат да повлияят на работата на дадено приложение. Освен това компаниите могат да спестят пари, като правят обработката на местно ниво, като намалят количеството данни, които трябва да се обработват централно или на място, базирано на облак. Edge Computing е разработена поради експонециалния растеж на IoT устройства, свързващи се с интернет, за да се повлича информация от облака или да се предават данни обратно към облака. Много IoT устройства генерират огромни количества данни по време на операциите си. Независимо дали мислите за устройства, които следят производственото оборудване на фабричен етаж или свързана с интернет видеокамера, която изпраща живи изображения от отдалечен офис, възникват проблеми, когато броят на устройствата, предаващи данни едновременно, се увеличава, въпреки че едно устройство, което генерира данни, може лесно да предава данни по мрежа. Вместо камкордер, който предава живи изображения, можете да го направите със стотици или хиляди устройства. Не само, че качеството на данните е повредено от латентността, но разходите в честотната лента също могат да бъдат огромни. Edge изчислителния хардуер и услуги помагат за решаването на този проблем като локален ресурс за обработка и съхранение за много от тези системи. Например ръб шлюз може да обработва данни от ръб устройство и след това намаляване на изискванията за пропускателната способност чрез изпращане само на съответните данни обратно в облака. Или може да изпрати данни обратно към устройството на ръба за нуждите на приложението в реално време. Тези ръбови устройства могат да включват много различни неща, като например IoT сензор, лаптоп на служител, най-новия смартфон, охранителна камера и дори микровълнова фурна, свързана с интернет в офис стая за почивка. Самите edge шлюзове също се считат за ръбови устройства в рамките на edge изчислителна инфраструктура.
Защо Edge Computing е важен?
Само за много компании икономиите на разходи могат да бъдат движещата сила зад изграждането на архитектура на Edge Computing. Компаниите, които са приели облака за много приложения, може да са открили, че разходите в честотната лента са по-високи от очакваното. И все пак, най-голямата полза от приложенията на Edge Computing е възможността за обработка и съхраняване на данни по-бързо, което дава възможност за по-ефективни приложения в реално време, които са критични за компаниите. Преди Edge Computing, смартфон, който сканира лицето на човек за разпознаване на лица, трябва да изпълни алгоритъма за разпознаване на лица чрез услуга, базирана на облак, и този процес отнема много време да се направи. С ръб изчислителния модел, предвид нарастващата мощност на смартфоните, алгоритъмът може да работи локално на ръб сървър или шлюз, или дори на самия смартфон. Приложения като виртуална и добавена реалност, самоуправляване на автомобили, интелигентни градове, и дори изграждане на системи за автоматизация изискват бърза обработка и реакция.
В този момент компании като NVIDIA са осъзнали необходимостта от повече обработка, така че виждаме нови системни модули, които включват вградена функционалност на ИИ. Например, най-новият модул Jetson Xavier NX на компанията е по-малък от кредитна карта и може да бъде поставен на по-малки устройства като безпилотни летателни апарати, роботи и медицински устройства. Алгоритмите на ИИ изискват големи количества процесорна мощност, така че повечето работят чрез облачни услуги. Растежът на чипсетите на ИИ, които могат да извършват обработка на ръба, ще осигури по-добри отговори в реално време в приложения, които изискват мигновени изчислителни технологии.
Поверителност и сигурност
Въпреки това, както при много нови технологии, решаването на един проблем може да създаде други. От гледна точка на сигурността данните на ръба могат да бъдат тромави, особено когато се обработват от различни устройства, които може да не са толкова сигурни, колкото централизирана или базирана на облак система. С нарастването на броя на IoT устройствата е наложително ИТ да разбере потенциалните проблеми със сигурността около тези устройства и да гарантира, че тези системи могат да бъдат обезпечени. Това включва криптиране на данни и уверете се, че се използват правилните методи за контрол на достъпа и дори VPN тунелиране. Освен това, различните изисквания към устройството за работа с мощност, електричество и мрежова свързаност могат да повлияят на надеждността на ръбовото устройство. Това прави съкращаване и управление на отказ от решаващо значение за устройства, които обработват данни в ръба, за да се гарантира, че данните се доставят и обработват правилно, когато един възел слиза надолу.
НОВА ПРОГРАМА 5G...
По целия свят операторите използват 5G безжични технологии, които обещават ползите от високата пропускателна способност и ниската латентност за приложения, което дава възможност на компаниите да се преместят от градински маркуч в противопожарен маркуч със своята честотна лента за данни. Вместо просто да предлагат по-високи скорости и да кажат на компаниите да продължат да обработват данни в облака, много превозвачи работят по стратегиите на Edge Computing в своите 5G разполагания, особено за доставка на мобилни устройства, свързани и автономни превозни средства, както и по-бърза обработка в реално време самостоятелно. Докато първоначалната цел за ръб изчислителни технологии е да се намалят разходите за честотна лента за IoT устройства на големи разстояния, ясно е, че растежът на приложения в реално време, изискващи местни възможности за обработка и съхранение, ще стимулира технологията напред през следващите години.
