Sebbene l'intelligenza artificiale sia spesso associata al cloud computing, sempre più carichi di lavoro di IA stanno migrando verso dispositivi locali - un fenomeno noto come edge AI. Questo articolo esplora i vantaggi dell'edge AI e come l'integrazione di Clea ne consente l'implementazione.
Mentre l'intelligenza artificiale è spesso associata al cloud computing, sempre più carichi di lavoro di IA stanno migrando verso dispositivi locali, un fenomeno noto come edge AI. Grazie all'emergere di processori embedded abilitati all'IA a basso costo e modelli di IA leggeri, ora è possibile trovare l'IA in funzione su macchinari nei reparti produttivi, all'interno di apparecchiature mediche e in molte altre applicazioni edge.
I vantaggi dell'implementazione dell'edge AI sono sostanziali. Il beneficio più grande è la riduzione della latenza. Invece di aspettare una risposta da un data center lontano e incorrere in tempi di comunicazione di rete non deterministici, i dati possono essere elaborati in tempo reale. Mantenere i dati sensibili sul dispositivo locale migliora anche la sicurezza, riducendo drasticamente le opportunità di interferenza con le decisioni guidate dall'IA. Questi fattori consentono all'IA di alimentare operazioni affidabili in tempo reale, una caratteristica chiave per casi d'uso critici come veicoli autonomi e robotica che potrebbero non essere fattibili all'interno di un paradigma di IA basato su cloud.
L'edge AI riduce anche il consumo energetico eliminando la necessità di trasferimenti di dati costanti al cloud, una caratteristica cruciale per i dispositivi edge che funzionano con energia limitata. Le aziende risparmiano anche denaro elaborando i dati localmente invece di pagare per un servizio cloud continuativamente.
Inoltre, i sistemi di edge AI continuano a funzionare anche quando le connessioni internet falliscono, fornendo un'affidabilità che i sistemi dipendenti dal cloud non possono eguagliare.
Necessità di un'Intelligenza Multistrato
Sebbene l'edge AI abbia molti vantaggi, ha anche i suoi limiti. Molti sistemi necessitano di un'intelligenza multistrato che combini edge, cloud e fog computing per bilanciare efficienza, velocità e scalabilità. Per capire perché, consideriamo un tipico sistema di videosorveglianza:
- L'edge AI elabora i dati direttamente sul dispositivo finale, ad esempio all'interno di una telecamera di sorveglianza intelligente.
- Il fog computing aggiunge uno strato tra l'edge e il cloud che può gestire dati da più fonti. Ad esempio, un sistema di videoregistratore di rete (NVR) in locale, collegato a diverse telecamere, può tracciare oggetti che si muovono tra diverse visuali delle telecamere e comunicare i risultati derivati al cloud secondo necessità.
- Il cloud computing aggrega ed elabora grandi quantità di dati nei data center. Questo funziona bene per l'archiviazione a lungo termine, l'addestramento di modelli di IA e l'analisi dei dati nel tempo, come il monitoraggio delle tendenze di sicurezza in un'intera città.
Combinando questi approcci, un sistema edge-to-cloud o un sistema edge-to-fog-to-cloud può offrire un valore maggiore rispetto a una soluzione puntuale autonoma.
Clea Copre Tutti i Componenti della Catena del Valore
Riconoscendo l'importanza di un approccio olistico, SECO fornisce soluzioni hardware e software che coprono edge, fog e cloud AI.
Le soluzioni hardware di edge AI coprono una vasta gamma di moduli di calcolo a fattore di forma standard e computer a scheda singola. L'attuale generazione di processori embedded di aziende come NXP, Qualcomm, MediaTek e Intel offre acceleratori di IA integrali e librerie associate. Ad esempio, il modulo SOM-SMARC-Genio700 delle dimensioni di una carta di credito utilizza il processore Genio 700 di MediaTek, che abbina otto core Arm (2x Cortex-A78 + 6x Cortex-A55) con un Acceleratore di Apprendimento Profondo che offre 4 trilioni di operazioni al secondo (TOPS) di prestazioni IA. Questo consente di eseguire complessi algoritmi di IA su dispositivi piccoli, senza ventole e persino su sistemi alimentati a batteria.
Per il fog computing, computer industriali di fascia alta offrono maggiore potenza di elaborazione, connettività e coprocessamento IA dedicato. Ad esempio, il computer fanless Titan 300 TGL-UP3 AI combina un processore Intel Tiger Lake UP3 con un Chip AI Axelera per offrire 120 TOPS attraverso il suo Metis AIPU. Questo fornisce una potente elaborazione IA a livello locale.
Dal lato software, la suite software Clea per l'internet delle cose (IoT) collega edge, fog e cloud per sistemi IA avanzati. Inizia con Clea OS, una piattaforma Linux completa basata su Yocto che funziona su hardware edge e fog di SECO, supportando sia processori x86 che Arm. Clea OS facilita il dispiegamento di IA distribuita fornendo strumenti di sviluppo standardizzati e funzionalità DevOps di back-end per l'integrazione e il dispiegamento continui.
L'ecosistema Clea è cloud-agnostico e include diversi strumenti chiave:
- Per i nodi IA edge e fog, Clea Edgehog offre robuste capacità di monitoraggio dei dispositivi e gestione delle flotte, facilitando la manutenzione e l'aggiornamento dei dispositivi su larga scala.
- A livello cloud, Clea Astarte fornisce un'orchestrazione sofisticata dei dati, raccogliendo, instradando e orchestrando i dati dei dispositivi su una flotta di dispositivi IoT. Astarte consente la raccolta, l'elaborazione e l'analisi di grandi quantità di dati, supportata da Kubernetes per la scalabilità e ScyllaDB per una crescita aziendale senza soluzione di continuità.
- Clea Portal fornisce un front end basato su cloud per gestire e monetizzare la flotta di Edge AI, con tutto, dalla visualizzazione dei dati al controllo dei dispositivi.
- Clea AI Studio è un ambiente di programmazione visuale che crea flussi di servizio basati su strumenti di IA forniti dal silicon vendor per distribuire applicazioni potenziate dall'IA su dispositivi edge.
Gli sviluppatori possono utilizzare la suite software Clea per costruire soluzioni IoT complete end-to-end e facilitare il deployment e il funzionamento delle capacità IA, sia che l'algoritmo IA specifico operi sull'edge, che in modalità fog o nel cloud. La suite gestisce tutto, dalla raccolta dei dati alla creazione di interfacce utente, semplificando il processo di dispiegamento dell'edge AI.
Conclusione
Sebbene l'edge AI presenti vantaggi convincenti rispetto agli approcci tradizionali di cloud o fog computing, un'implementazione di successo richiede un'attenta considerazione dei requisiti hardware e software.
La soluzione completa di SECO consente alle organizzazioni di ottimizzare i loro deployment di Edge AI in base alle loro esigenze specifiche, fornendo la flessibilità e la scalabilità richieste nel panorama tecnologico in rapida evoluzione di oggi.
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