Edge Computing

Warum Edge Computing für AI/ML wichtig ist

Edge Computing ist vor allem für künstliche Intelligenz (KI) und ML, insbesondere im Bereich der Computer Vision (CV), von großer Bedeutung. Viele KI-Anwendungen, z. B. die Analyse von Bild- oder Videoströmen, erfordern eine sofortige Verarbeitung von Sensordaten, um eine zeitnahe Entscheidungsfindung zu ermöglichen. 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, einschließlich hochentwickelter Objekterkennungsmodelle wie Ultralytics YOLO, direkt auf oder in der Nähe der Datenquelle laufen lässt. Dies verkürzt die Reaktionszeiten drastisch, spart Netzwerkbandbreite und kann den Datenschutz erheblich verbessern, da sensible Informationen lokalisiert bleiben, was mit Vorschriften wie GDPR in Einklang steht. Die Entwicklung leistungsstarker und dennoch energieeffizienter Hardware, wie z. B. spezialisierte Grafikprozessoren (GPUs) wie die NVIDIA Jetson-Serie und Beschleuniger wie TPUs (z. B. Google Coral Edge TPU), die speziell für Edge-Geräte entwickelt wurden, verstärken diesen Trend weiter. Hier erfahren Sie 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 für die verteilte Verarbeitung erforderliche Hardware (Edge-Geräte, Server, Gateways), Vernetzung und Verwaltungssysteme. Betrachten Sie es als Bühne.
• Edge AI: Hier geht es darum, KI- und ML-Algorithmen direkt auf diesen Edge-Geräten auszuführen. Dabei wird die Edge-Computing-Infrastruktur genutzt, um Aufgaben wie Inferenzen lokal durchzuführen. Edge-KI 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 die Bereitstellung von KI-Funktionen außerhalb zentraler Rechenzentren konzentriert. Sie können reale Edge-KI-Anwendungen im Detail erkunden.

Real-World AI/ML-Anwendungen

Edge Computing ermöglicht eine Vielzahl innovativer KI/ML-Anwendungen, die auf lokaler Verarbeitung beruhen:

• Autonome Fahrzeuge: Selbstfahrende Autos benötigen eine sofortige Verarbeitung von Sensordaten (Kameras, LiDAR) für Navigation, Hindernisvermeidung und Entscheidungsfindung. Der Rückgriff auf die Cloud würde zu inakzeptablen Latenzzeiten führen. Mit Edge Computing können Fahrzeuge, wie sie von Tesla oder Waymo entwickelt werden, wichtige KI-Berechnungen an Bord durchführen, um einen sicheren Betrieb zu gewährleisten. Ultralytics-Modelle können bei KI-Lösungen für die Automobilindustrie eine Rolle spielen.
• Intelligente Fertigung: In Fabriken können Edge-Geräte, die mit Kameras und KI-Modellen wie YOLO11 ausgestattet sind, in Echtzeit Qualitätskontrollen an Produktionslinien durchführen, Defekte sofort erkennen, die Sicherheit der Arbeiter überwachen und Prozesse optimieren, ohne große Mengen an Videodaten an die Cloud zu senden. Dies verbessert die Effizienz und ermöglicht ein sofortiges Eingreifen. Entdecken Sie, wie KI die Fertigung verbessert.
• KI im Gesundheitswesen: Edge Computing ermöglicht die Echtzeit-Überwachung von Patienten mithilfe von am Körper getragenen Sensoren oder Kameras im Zimmer, die sofortige Analyse medizinischer Bildgebungsdaten auf lokalen Geräten und den Einsatz intelligenter medizinischer Tools, die während der Verfahren sofortiges Feedback liefern und so die Patientenversorgung und den Datenschutz verbessern.
• Einzelhandelsanalyse: Läden nutzen Edge-Geräte für ein intelligenteres Bestandsmanagement im Einzelhandel, analysieren das Kundenverhalten anonym über Kameras zur Layout-Optimierung und betreiben kassenlose Kassensysteme wie Amazon Go.

Wichtige Überlegungen für die Edge-Bereitstellung

Für den erfolgreichen Einsatz von KI-Modellen am Rande der Wertschöpfungskette sind oft spezielle Techniken und Tools erforderlich:

• Modell-Optimierung: Techniken wie Modellquantisierung und Modellbeschneidung sind entscheidend, um die Modellgröße und die Rechenanforderungen zu reduzieren und sicherzustellen, dass sie auf ressourcenbeschränkter Edge-Hardware effizient laufen. Frameworks wie TensorRT und OpenVINO helfen bei der Optimierung von Modellen für bestimmte Hardware.
• 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.
• Verwaltung und Orchestrierung: Die Verwaltung von potenziell Tausenden von verteilten Edge-Geräten erfordert robuste Tools für die Bereitstellung, Überwachung und Aktualisierung, wobei häufig Plattformen wie Kubernetes, die für den Edge-Bereich angepasst wurden(K3s, MicroK8s), oder spezielle MLOps-Plattformen wie Ultralytics HUB zum Einsatz kommen.
• Sicherheit: Während die Edge-Verarbeitung den Datenschutz verbessern kann, können Edge-Geräte selbst neue Sicherheitsschwachstellen aufweisen, die durch sicheres Booten, verschlüsselte Kommunikation und Zugriffskontrolle sorgfältig verwaltet werden müssen. Lesen Sie mehr über bewährte Sicherheitsverfahren.