Der Aufstieg der Edge-KI: Die 10 wichtigsten Plattformen, die eine Revolution auslösen
Während sich die Technologie täglich verändert, ist es die Edge-KI, die die sich wandelnde Rolle der Datenverarbeitung und -analyse weitgehend übernimmt. Durch die Entwicklung von Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz in der Nähe von Datenquellen ermöglicht die Edge-KI eine höhere Effizienz und geringere Latenzzeiten und führt eine Entscheidungsfindung in Echtzeit ein. Hier sind die 10 wichtigsten Plattformen, die den Aufstieg der Edge-KI vorantreiben, und die die Innovation und den Beitrag dieses sich sehr schnell entwickelnden Bereichs zeigen.
NVIDIA Jetson
NVIDIA Jetson ist einer der führenden Anbieter von Edge-KI und bietet Rechenplattformen und die Leistung hinter dem Rechnen, die auf Edge-Anwendungen zugeschnitten sind. Die Jetson-Serie umfasst Module wie Jetson Nano, TX2, Xavier und Orin für unterschiedliche Leistungsanforderungen. Diese Plattformen decken ein breites Spektrum der Nutzung künstlicher Intelligenz ab, wie z. B. Robotik, autonome Fahrzeuge und intelligente städtische Infrastrukturen. Mit dieser Art von GPU-basierter beschleunigter Datenverarbeitung hat sich NVIDIA Jetson als moderne Ressource für die Echtzeit-Datenverarbeitung und den Einsatz künstlicher Intelligenz etabliert.
Google Coral
Google Coral bietet einen vollständigen Stack für Edge-KI, seine Hardware in Form eines ASIC, der Edge TPU (Tensor Processing Unit), um die maschinelle Lerninferenz am Edge zu beschleunigen. Produkte wie das Coral Dev Board und der USB Accelerator statten Entwickler mit der erforderlichen Hardware aus, um Modelle effizient in einer künstlichen Intelligenz einzusetzen. Coral wurde von Google entwickelt und ist beliebt, weil es unglaublich benutzerfreundlich ist und eine nahtlose Integrationsunterstützung mit TensorFlow Lite bietet, was es zu einer der beliebtesten Plattformen für Edge-KI-Projekte macht.
Intel Movidius
Intel Movidius konzentriert sich auf Bildverarbeitungslösungen in Edge-KI. Der Movidius Neural Compute Stick ist ein solches Produkt, das jedes Edge-Gerät intelligent macht. Intels Movidius ist eine gute Wahl, wenn wir einen geringen Stromverbrauch bei hoher Leistung in Geräten wünschen, die in Sicherheitskameras, Drohnen und intelligenten Geräten zum Einsatz kommen. Die Movidius-Technologie von Intel kann fortgeschrittene Aufgaben der künstlichen Intelligenz ausführen, wie z. B. Objekterkennung und Gesichtserkennung.
Microsoft Azure IoT Edge
Microsoft Azure IoT Edge erweitert alle fortschrittlichen Cloud-Intelligence-Funktionen von Azure auf das Internet der Dinge. Die Architektur von Microsoft Azure IoT Edge ermöglicht es Geräten, Dienste der künstlichen Intelligenz und Modelle des maschinellen Lernens direkt am Rand des Feldes auszuführen. Azure IoT Edge bietet umfassende Unterstützung für verschiedene Anwendungsfälle, von der vorausschauenden Wartung über Echtzeitanalysen bis hin zur Inferenz der künstlichen Intelligenz am Rand. Es bietet auch eine einheitliche Verwaltungsstrategie für Cloud- und Edge-Ressourcen.
AWS Deep Learning AMIs
Amazon Web Services (AWS) Deep Learning AMI (DLAMI) erweitern die Fähigkeiten von Edge AI durch AWS Greengrass. Greengrass ermöglicht die Ausführung von AWS Lambda-Funktionen und maschinellen Lernmodellen auf Edge-Geräten und ermöglicht so Echtzeitanalysen und Entscheidungsfindung. AWS Deep Learning AMIs sind so konzipiert, dass sie das Rückgrat einer Vielzahl von Edge-Anwendungen bilden, von der industriellen Automatisierung bis hin zu intelligenten Geräten.
IBM Edge Application Manager
IBM Edge Application Manager ist eine Lösung für Multi- und Edge-Umgebungen. Sie verwaltet, skaliert automatisch und optimiert Arbeitslasten im Bereich der künstlichen Intelligenz. Sie wird in verschiedenen Szenarien eingesetzt, die in Branchen wie Fertigung, Energie und Einzelhandel ablaufen, und bietet Lösungen für die Echtzeit-Datenverarbeitung und den Einsatz künstlicher Intelligenz am Edge.
Qualcomm Snapdragon
Qualcomm verfügt über eine eigene Engine für künstliche Intelligenz, die in seinen Snapdragon-Prozessoren zu finden ist und eine außergewöhnliche Verarbeitung künstlicher Intelligenz am Edge ermöglicht. Die KI-Engine kann maschinelles Lernen und Computer-Vision-Workloads ausführen und beschleunigen. Daher eignet sie sich für mobile und mobile Edge-Geräte, intelligente Kameras und ähnliche Edge-Geräte. Die Technologie von Qualcomm ermöglicht im Wesentlichen diese Art von fortschrittlicher Funktionalität und gewährleistet unter anderem die Objekterkennung und Spracherkennung in Echtzeit, um das Benutzererlebnis weiter zu verbessern und das Potenzial dieser Geräte auszuschöpfen.
Edge Impulse
Edge Impulse ist eine spezialisierte Plattform für die Entwicklung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen am Edge. Die Plattform konzentriert sich auf Tools von der Datenerfassung und dem Modelltraining bis hin zur Bereitstellung für den Einsatz in Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Außerdem ist dieses Tool geräteunabhängig – es akzeptiert alles von tragbaren Sensoren bis hin zu Industrieanlagen und Umweltüberwachungssystemen. Nun, dies bietet eine alternative, sehr breite Option für Edge-KI.
Hewlett Packard Enterprise Edgeline
Hewlett Packard Enterprise Edgeline ist eine Kombination aus Edge-KI und IT-Infrastruktur zur Förderung von Echtzeitanalysen und der Verarbeitung künstlicher Intelligenz. Edgeline-Plattformen kombinieren leistungsstarke Hardware mit fortschrittlicher Software und sind daher auch für schwierige Umgebungen geeignet. Hewlett Packard Enterprise Edgeline findet Anwendung in den Bereichen Fertigung, Transport und Energie. Es bietet daher zuverlässige und effiziente Edge-KI-Lösungen.
Samsung ARTIK
Samsung ARTIK bietet eine einzige Lösung für Edge-KI, die Hardwaremodule mit Entwicklungskits koppelt. Die ARTIK-Plattformen sind speziell für IoT- und Edge-KI-Anwendungen konzipiert, wo sie integrierte Konnektivität und Rechenleistung bieten. Die vollständigen ARTIK-Lösungen von Samsung unterstützen durch Integration Smart-Home-, Industrieautomatisierungs- und Gesundheitsanwendungen, da sie robuste, skalierbare künstliche Intelligenz am Edge nutzen.
Zusammenfassend
Dies sind die wichtigsten Edge-KI-Plattformen, die eine neue und bessere Art der Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung ermöglichen. Aufgrund ihrer unterschiedlichen Merkmale reichen diese Plattformen von der Rechenleistung der Module von NVIDIA Jetson bis hin zur Effizienz des Beschleunigers für künstliche Intelligenz von Google Coral, die unter anderem in einer Reihe von Branchen bei der Einführung von Edge-KI-Technologien zusammenarbeiten. Investitionen führen zu Effizienzgewinnen, indem sie die betriebliche Zeitverzögerung reduzieren und eine echte, tatsächliche Echtzeit-Entscheidungsfindung in großem Umfang ermöglichen.
Die am häufigsten gestellten Fragen und ihre Antworten
Was ist Edge-KI?
Edge-KI bezieht sich auf Technologien der künstlichen Intelligenz, die am Rand von Netzwerken eingesetzt werden, näher an dem Ort, an dem Daten generiert werden, um eine Echtzeit-Verarbeitung und Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
Warum ist Edge-KI wichtig?
Edge-KI reduziert die Latenz, steigert die Effizienz und ermöglicht schnellere Reaktionen, indem Daten lokal verarbeitet werden, anstatt sich auf zentralisierte Cloud-Server zu verlassen.
Was sind einige gängige Einsatzmöglichkeiten von Edge-KI?
Zu den gängigen Einsatzmöglichkeiten gehören autonome Fahrzeuge, Smart Cities, industrielle Automatisierung, Sicherheitssysteme und IoT-Geräte.
Wie unterstützt NVIDIA Jetson Edge-KI?
NVIDIA Jetson bietet leistungsstarke KI-Rechenplattformen mit GPU-beschleunigten Modulen, die Echtzeit-Datenverarbeitung und eine Vielzahl von KI-Anwendungen unterstützen.
Was ist AWS Greengrass?
AWS Greengrass ist ein Dienst, der die AWS-Cloud-Funktionen auf Edge-Geräte erweitert und die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen und KI-Diensten direkt am Edge ermöglicht.
