在下述的內容中，小編將會對邊緣AI的相關消息予以報道，如果邊緣AI是您想要了解的焦點之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

一、邊緣AI

邊緣 AI 使設備能夠更快地做出更明智的決策，而無需連接到云或異地數(shù)據(jù)中心。

邊緣 AI 是在邊緣計算環(huán)境中實現(xiàn)人工智能，它允許在實際創(chuàng)建數(shù)據(jù)的位置附近進行計算，而不是在集中式云計算設施或異地數(shù)據(jù)中心進行計算。

這種本地化處理允許設備在幾毫秒內做出決策，而無需互聯(lián)網(wǎng)連接或云。從本質上講，當設備產(chǎn)生數(shù)據(jù)時，板上的算法可以立即使用數(shù)據(jù)。

邊緣 AI 是在邊緣計算環(huán)境中實現(xiàn)人工智能。這意味著人工智能計算是在給定網(wǎng)絡的邊緣完成的，通常在創(chuàng)建數(shù)據(jù)的設備上 - 如相機或汽車 - 而不是在集中式云計算設施或異地數(shù)據(jù)中心。

假設您有一個智能咖啡壺，可以為每個用戶生產(chǎn)定制飲料，并隨著時間的推移從他們的偏好中學習，這要歸功于人工智能。但與大多數(shù)智能設備不同的是，這款咖啡壺沒有連接到互聯(lián)網(wǎng)，它用于處理數(shù)據(jù)的所有算法都是在咖啡壺本身內生成的——這要歸功于邊緣人工智能。

這種技術的使用遠遠超出了您的廚房臺面的范圍。Edge AI 能夠以更高的速度、更低的成本和更低的功耗更安全地生成實時分析，這使其成為云計算 AI 的有吸引力的替代品，制造業(yè)、醫(yī)療保健和能源等行業(yè)的公司都在利用這一優(yōu)勢。

二、邊緣AI兩項關鍵技術

1、硬件加速

邊緣AI對計算性能有很高的要求，需要高效的硬件加速器來支持復雜的AI推理任務。在硬件層面，以下幾種芯片對邊緣AI至關重要：

專用AI芯片（ASIC）：這些芯片專為AI任務設計，具有高效能、低功耗的特點，如谷歌的TPU、Hailo芯片等，適合處理推理任務。

圖形處理器（GPU）：GPU可以并行處理大量數(shù)據(jù)，特別適合用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）等模型的推理，如NVIDIA Jetson系列。

現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）：FPGA具有高度可定制性，可以根據(jù)特定AI模型的需求進行優(yōu)化，如英特爾的Arria和Xilinx的Versal等芯片適合動態(tài)配置。

神經(jīng)處理單元（NPU）：專門為神經(jīng)網(wǎng)絡設計的處理器，具有高效的并行計算能力，如華為的Ascend芯片。

2、模型優(yōu)化與壓縮

邊緣設備通常具有較為有限的計算和存儲資源，因此需要對AI模型進行優(yōu)化和壓縮，以適應邊緣環(huán)境。這些技術可以顯著減少模型的大小、推理時的計算量和存儲需求。

模型量化（Quantization）：將模型中的浮點數(shù)參數(shù)轉換為定點數(shù)，從而減少模型的存儲和計算復雜性。常用的量化方法包括8-bit量化、混合精度計算等。

模型剪枝（Pruning）：通過去掉神經(jīng)網(wǎng)絡中不重要的連接或節(jié)點，減少模型的計算量。常見方法包括結構化剪枝和非結構化剪枝。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）：通過訓練一個較小的“學生模型”來學習大模型的輸出，從而在保持推理準確度的同時顯著減小模型體積。

模型稀疏化（Sparsity）：通過引入稀疏化技術，減少神經(jīng)網(wǎng)絡中的參數(shù)數(shù)量，優(yōu)化模型的計算復雜度。

以上就是小編這次想要和大家分享的有關邊緣AI的內容，希望大家對本次分享的內容已經(jīng)具有一定的了解。如果您想要看不同類別的文章，可以在網(wǎng)頁頂部選擇相應的頻道哦。