Edge Computing

Warum Edge Computing für KI/ML wichtig ist

Edge Computing ist besonders transformativ für Künstliche Intelligenz (KI) und ML, vor allem im Bereich der Computer Vision (CV). Viele KI-Anwendungen, wie z. B. die Analyse von Bild- oder Videoströmen, erfordern eine sofortige Verarbeitung von Sensordaten, um zeitnahe Entscheidungen treffen zu können. Die Übertragung großer Datenmengen in die Cloud führt zu Verzögerungen(Latenz), die für Szenarien, die Echtzeit-Inferenzen erfordern, oft nicht akzeptabel sind. Edge Computing geht diese Herausforderung direkt an, indem es ML-Modelle ermöglicht, einschließlich anspruchsvoller Modelle zur Objekterkennung wie Ultralytics YOLOdirekt auf oder in der Nähe der Datenquelle ausgeführt werden. Dadurch werden die Reaktionszeiten drastisch verkürzt, die Netzwerkbandbreite wird geschont und der Datenschutz kann erheblich verbessert werden, da sensible Informationen lokalisiert bleiben, was mit Vorschriften wie der GDPR in Einklang steht. Die Entwicklung leistungsfähiger und gleichzeitig energieeffizienter Hardware, wie z. B. spezieller Grafikprozessoren (GPUs) wie die NVIDIA Jetson-Serie und Beschleuniger wie TPUs (z. B. Google Coral Edge TPU), die speziell für Edge-Geräte entwickelt wurden, fördert diesen Trend weiter. Hier erfährst du mehr über den Einsatz von Computer Vision Anwendungen auf Edge AI Geräten.

Edge Computing vs. Edge AI

Es ist wichtig, zwischen Edge Computing und Edge AI zu unterscheiden.

• Edge Computing: Bezieht sich auf die umfassendere Infrastruktur und Praxis der Verlagerung von Rechenaufgaben näher an die Datenquelle. Es umfasst die Hardware (Edge-Geräte, Server, Gateways), Netzwerke und Verwaltungssysteme, die für die verteilte Verarbeitung erforderlich sind. Man kann es sich als Bühne vorstellen.
• Edge AI: Hier werden KI- und ML-Algorithmen direkt auf diesen Edge-Geräten ausgeführt. Dabei wird die Edge-Computing-Infrastruktur genutzt, um Aufgaben wie Inferenzen lokal durchzuführen. Edge AI ist die Leistung, die auf der Bühne stattfindet.

Im Wesentlichen ist Edge AI eine Untergruppe oder eine spezielle Anwendung des Edge-Computing-Paradigmas, die sich auf den Einsatz von KI-Funktionen außerhalb zentraler Rechenzentren konzentriert. Du kannst dir reale Edge-KI-Anwendungen im Detail ansehen.

Real-World AI/ML Anwendungen

Edge Computing ermöglicht eine Vielzahl innovativer KI/ML-Anwendungen, die auf lokale Verarbeitung angewiesen sind:

• Autonome Fahrzeuge: Selbstfahrende Autos benötigen eine sofortige Verarbeitung von Sensordaten (Kameras, LiDAR) für Navigation, Hindernisvermeidung und Entscheidungsfindung. Sich auf die Cloud zu verlassen, würde zu inakzeptablen Latenzzeiten führen. Mit Edge Computing können Fahrzeuge, wie die von Tesla oder Waymo entwickelten, wichtige KI-Berechnungen an Bord durchführen, um sicher zu fahren. Ultralytics können eine Rolle bei KI-Lösungen in der Automobilindustrie spielen.
• Intelligente Fertigung: In Fabriken werden mit Kameras und KI-Modellen ausgestattete Edge Devices wie YOLO11 ausgestattet sind, können in Fabriken Qualitätskontrollen in Echtzeit an den Produktionslinien durchführen, Defekte sofort erkennen, die Sicherheit der Arbeiter/innen überwachen und Prozesse optimieren, ohne große Mengen an Videodaten an die Cloud zu senden. Das verbessert die Effizienz und ermöglicht ein sofortiges Eingreifen. Erfahre, wie KI die Produktion verbessert.
• KI im Gesundheitswesen: Edge Computing ermöglicht die Echtzeitüberwachung von Patienten mit tragbaren Sensoren oder Zimmerkameras, die sofortige Analyse medizinischer Bilddaten auf lokalen Geräten und den Einsatz intelligenter medizinischer Geräte, die während der Behandlung sofortiges Feedback geben und so die Patientenversorgung und den Datenschutz verbessern.
• Einzelhandelsanalyse: Läden nutzen Edge-Geräte für eine intelligentere Bestandsverwaltung im Einzelhandel, analysieren das Kundenverhalten anonym über Kameras, um das Layout zu optimieren, und unterstützen kassenlose Kassensysteme wie Amazon Go.

Wichtige Überlegungen für den Edge-Einsatz

Für den erfolgreichen Einsatz von KI-Modellen an der Grenze sind oft spezielle Techniken und Tools erforderlich:

• Modell-Optimierung: Techniken wie Modellquantisierung und Modellbeschneidung sind entscheidend, um die Modellgröße und den Rechenaufwand zu reduzieren und sicherzustellen, dass sie auf ressourcenbeschränkter Edge-Hardware effizient laufen. Frameworks wie TensorRT und OpenVINO helfen dabei, Modelle für bestimmte Hardware zu optimieren.
• Auswahl der Hardware: Die Wahl des richtigen Edge-Geräts(Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Google Coral) hängt von den Leistungsanforderungen der Anwendung, dem Energiebudget und den Umgebungsbedingungen ab.
• Management und Orchestrierung: Die Verwaltung von potenziell Tausenden von verteilten Edge-Geräten erfordert robuste Tools für die Bereitstellung, Überwachung und Aktualisierung. Dazu werden oft für den Edge angepasste Plattformen wie Kubernetes(K3s, MicroK8s) oder spezielle MLOps-Plattformen wie Ultralytics HUB eingesetzt.
• Sicherheit: Während die Edge-Verarbeitung den Datenschutz verbessern kann, können Edge-Geräte selbst neue Sicherheitsschwachstellen darstellen, die durch sicheres Booten, verschlüsselte Kommunikation und Zugangskontrolle sorgfältig verwaltet werden müssen. Du kannst mehr über bewährte Sicherheitspraktiken lesen.