Powstanie Edge AI: 10 najlepszych platform, które wywołują rewolucję
Podczas gdy technologia zmienia się każdego dnia, to właśnie Edge AI w dużej mierze odgrywa zmieniającą się rolę w przetwarzaniu i analizie danych. Rozwijając umiejętności sztucznej inteligencji w pobliżu źródeł danych, Edge AI umożliwia większą wydajność i zmniejsza opóźnienia, wprowadzając podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym. Oto 10 najlepszych platform napędzających rozwój Edge AI, pokazujących innowacyjność i wkład tej bardzo szybko rozwijającej się dziedziny.
NVIDIA Jetson
NVIDIA Jetson jest jednym z liderów w dziedzinie Edge AI, dostarczając platformy obliczeniowe i moc obliczeniową dostosowaną do aplikacji brzegowych. Seria Jetson obejmuje moduły takie jak Jetson Nano, TX2, Xavier i Orin, spełniające zróżnicowane wymagania w zakresie wydajności. Platformy te obejmują szerokie spektrum zastosowań sztucznej inteligencji, takich jak robotyka, pojazdy autonomiczne i inteligentna infrastruktura miejska. Dzięki tego rodzaju akcelerowanym obliczeniom opartym na GPU, NVIDIA Jetson stała się nowoczesnym zasobem do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym i wdrażania sztucznej inteligencji.
Google Coral
Google Coral zapewnia pełny stos dla Edge AI, jego sprzęt w postaci ASIC, Edge TPU (Tensor Processing Unit), aby przyspieszyć wnioskowanie uczenia maszynowego na krawędzi. Produkty takie jak Coral Dev Board i USB Accelerator zapewniają deweloperom sprzęt wymagany do wydajnego wdrażania modeli w sztucznej inteligencji. Opracowana przez Google platforma Coral jest niezwykle przyjazna dla użytkownika i zapewnia płynną integrację z TensorFlow Lite, co czyni ją jedną z najpopularniejszych platform dla projektów Edge AI.
Intel Movidius
Intel Movidius koncentruje się na rozwiązaniach przetwarzania wizji w Edge AI. Movidius Neural Compute Stick to jeden z takich produktów, który sprawia, że każde urządzenie brzegowe staje się inteligentne. Movidius firmy Intel jest idealnym rozwiązaniem, gdy chcemy mieć niewielki pobór mocy przy wysokiej wydajności w urządzeniach stosowanych w kamerach bezpieczeństwa, dronach i inteligentnych urządzeniach. Technologia Movidius firmy Intel może wykonywać zaawansowane zadania sztucznej inteligencji, takie jak wykrywanie obiektów i rozpoznawanie twarzy.
Microsoft Azure IoT Edge
Microsoft Azure IoT Edge rozszerza wszystkie zaawansowane możliwości inteligentnej chmury Azure na Internet Rzeczy. Architektura Microsoft Azure IoT Edge umożliwia urządzeniom uruchamianie usług sztucznej inteligencji i modeli uczenia maszynowego bezpośrednio na brzegu pola. Azure IoT Edge rozszerza szeroką obsługę wielu przypadków użycia, od konserwacji predykcyjnej po analitykę w czasie rzeczywistym i wnioskowanie sztucznej inteligencji na brzegu sieci. Zapewnia również jednolitą strategię zarządzania zarówno zasobami chmurowymi, jak i brzegowymi.
AWS Deep Learning AMIs
Amazon Web Services (AWS) Deep Learning AMI (DLAMI) rozszerzają możliwości Edge AI poprzez AWS Greengrass. Greengrass umożliwia uruchamianie funkcji AWS Lambda i modeli uczenia maszynowego na urządzeniach brzegowych, umożliwiając analizę i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym. AWS Deep Learning AMI są zbudowane tak, aby stanowić podstawę szerokiej gamy aplikacji brzegowych, od automatyki przemysłowej po inteligentne urządzenia.
IBM Edge Application Manager
IBM Edge Application Manager to rozwiązanie dla wielu środowisk brzegowych. Zarządza, automatycznie skaluje i optymalizuje obciążenia związane ze sztuczną inteligencją. Jest wykorzystywane w różnych scenariuszach, które działają w branżach takich jak produkcja, energetyka i handel detaliczny, oferując rozwiązania do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym i wdrażania sztucznej inteligencji na brzegu sieci.
Qualcomm Snapdragon
Qualcomm posiada własny silnik sztucznej inteligencji, który można znaleźć w procesorach Snapdragon, zapewniając wyjątkowe przetwarzanie sztucznej inteligencji na brzegu sieci. Jego silnik sztucznej inteligencji może uruchamiać i przyspieszać obciążenia związane z uczeniem maszynowym i wizją komputerową. Dlatego nadaje się do urządzeń mobilnych i mobilnych urządzeń brzegowych, inteligentnych kamer i podobnych urządzeń brzegowych. Technologia Qualcomm zasadniczo umożliwia tego rodzaju zaawansowaną funkcjonalność, zapewniając między innymi wykrywanie obiektów w czasie rzeczywistym i rozpoznawanie głosu, aby jeszcze bardziej poprawić wrażenia użytkownika i wykorzystać potencjał tych urządzeń.
Edge Impulse
Edge Impulse to wyspecjalizowana platforma do opracowywania i wdrażania modeli uczenia maszynowego na brzegu sieci. Platforma koncentruje się na narzędziach od gromadzenia danych i szkolenia modeli po wdrażanie do użytku w aplikacjach sztucznej inteligencji. Co więcej, narzędzie to jest niezależne od urządzeń – akceptuje wszystko, od czujników do noszenia po sprzęt przemysłowy i systemy monitorowania środowiska. Oferuje to alternatywną, bardzo szeroką opcję dla Edge AI.
Hewlett Packard Enterprise Edgeline
Hewlett Packard Enterprise Edgeline to połączenie Edge AI i infrastruktury IT w celu promowania analityki w czasie rzeczywistym i przetwarzania sztucznej inteligencji. Platformy Edgeline łączą twardy sprzęt z zaawansowanym oprogramowaniem, dzięki czemu kwalifikują się do trudnych środowisk. Hewlett Packard Enterprise Edgeline znajduje zastosowanie w sektorach produkcji, transportu i energetyki. Zapewnia zatem rozwiązania Edge AI, które są niezawodne i wydajne.
Samsung ARTIK
Samsung ARTIK oferuje pojedyncze rozwiązanie w zakresie Edge AI, które łączy moduły sprzętowe z zestawami programistycznymi. Platformy ARTIK są specjalnie zaprojektowane do zastosowań IoT i Edge AI, gdzie zapewniają zintegrowaną łączność i moc obliczeniową. Kompletne rozwiązania ARTIK firmy Samsung, poprzez integrację, obsługują aplikacje inteligentnego domu, automatyki przemysłowej i opieki zdrowotnej, ponieważ wykorzystują solidną, skalowalną sztuczną inteligencję na krawędzi.
Podsumowując
Oto najlepsze platformy Edge AI, które umożliwiają rozwój i zmianę sposobu przetwarzania danych i podejmowania decyzji. Ze względu na swoje różne cechy, wszystkie te platformy obejmują między innymi moc obliczeniową modułów NVIDIA Jetson i wydajność akceleratora sztucznej inteligencji Google Coral, które współpracują ze sobą w wielu branżach w ramach technologii Edge AI. Inwestycja odblokowuje wzrost wydajności poprzez zmniejszenie opóźnień operacyjnych i umożliwienie rzeczywistego podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym na szeroką skalę.
Najczęściej zadawane pytania i odpowiedzi na nie
Czym jest Edge AI?
Edge AI odnosi się do technologii sztucznej inteligencji wdrażanych na brzegu sieci, bliżej miejsca generowania danych, w celu umożliwienia przetwarzania i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.
Dlaczego Edge AI jest ważna?
Edge AI zmniejsza opóźnienia, zwiększa wydajność i pozwala na szybsze reagowanie poprzez lokalne przetwarzanie danych, a nie poleganie na scentralizowanych serwerach w chmurze.
Jakie są typowe zastosowania Edge AI?
Typowe zastosowania obejmują autonomiczne pojazdy, inteligentne miasta, automatykę przemysłową, systemy bezpieczeństwa i urządzenia IoT.
W jaki sposób NVIDIA Jetson wspiera Edge AI?
NVIDIA Jetson zapewnia potężne platformy obliczeniowe sztucznej inteligencji z modułami akcelerowanymi przez GPU, obsługujące przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i szeroki zakres zastosowań sztucznej inteligencji.
Czym jest AWS Greengrass?
AWS Greengrass to usługa, która rozszerza możliwości chmury AWS na urządzenia brzegowe, umożliwiając wdrażanie modeli uczenia maszynowego i usług sztucznej inteligencji bezpośrednio na brzegu sieci.
