Điện toán biên (Edge Computing)

Điện toán biên là một mô hình điện toán phân tán, đưa khả năng tính toán và lưu trữ dữ liệu đến gần hơn với vị trí cần thiết, để cải thiện thời gian phản hồi và tiết kiệm băng thông. Thay vì gửi dữ liệu thô đến một máy chủ đám mây tập trung để xử lý, điện toán biên thực hiện tính toán cục bộ, trên hoặc gần nguồn dữ liệu. "Biên" này có thể là bất cứ thứ gì, từ điện thoại thông minh hoặc cảm biến IoT đến máy chủ cục bộ trong nhà máy. Cách tiếp cận này là nền tảng để đạt được độ trễ thấp cần thiết cho nhiều ứng dụng AI hiện đại.

So sánh điện toán biên với các khái niệm liên quan

Điều quan trọng là phải phân biệt điện toán biên (edge computing) với các thuật ngữ liên quan chặt chẽ khác:

• Edge AI: Đây là một ứng dụng cụ thể của điện toán biên. Trong khi điện toán biên đề cập đến thực tiễn chung về việc di chuyển bất kỳ loại tính toán nào đến biên của mạng, thì Edge AI đặc biệt liên quan đến việc chạy các mô hình học máy (machine learning) và khối lượng công việc AI trực tiếp trên các thiết bị biên. Tất cả Edge AI đều là một hình thức của điện toán biên, nhưng không phải tất cả điện toán biên đều liên quan đến AI.
• Điện toán đám mây (Cloud Computing): Điện toán đám mây dựa vào các trung tâm dữ liệu lớn, tập trung để thực hiện các tính toán mạnh mẽ và lưu trữ lượng lớn dữ liệu. Điện toán biên (Edge computing) là phi tập trung. Hai điều này không loại trừ lẫn nhau; chúng thường được sử dụng cùng nhau trong một mô hình kết hợp. Một thiết bị biên có thể thực hiện xử lý dữ liệu ban đầu và suy luận theo thời gian thực (real-time inference), đồng thời gửi dữ liệu ít nhạy cảm về thời gian hơn lên đám mây để phân tích thêm, huấn luyện mô hình (model training) hoặc lưu trữ dài hạn.
• Điện toán sương mù: Thường được sử dụng thay thế cho điện toán biên, điện toán sương mù thể hiện một kiến trúc hơi khác, trong đó một "nút sương mù" hoặc cổng IoT nằm giữa các thiết bị biên và đám mây. Nó hoạt động như một lớp trung gian, xử lý dữ liệu từ nhiều thiết bị biên trước khi nó đến được đám mây, như được mô tả bởi OpenFog Consortium.

Tại sao điện toán biên (Edge Computing) lại rất quan trọng đối với AI?

Việc di chuyển quá trình xử lý AI đến biên mạng mang lại một số lợi thế đáng kể, rất quan trọng đối với các ứng dụng hiện đại:

• Độ trễ thấp: Đối với các ứng dụng như xe tự hành và robotics, các quyết định phải được đưa ra trong vài mili giây. Chờ dữ liệu truyền đến máy chủ đám mây và quay lại thường quá chậm. Điện toán biên cho phép xử lý ngay lập tức trên thiết bị.
• Hiệu quả băng thông: Việc liên tục truyền video độ phân giải cao từ hàng nghìn camera an ninh lên đám mây sẽ tiêu tốn băng thông mạng rất lớn. Bằng cách phân tích video ở biên, chỉ những sự kiện quan trọng hoặc siêu dữ liệu mới cần được truyền đi, giảm đáng kể việc sử dụng băng thông và chi phí.
• Tăng cường quyền riêng tư và bảo mật: Xử lý thông tin nhạy cảm, chẳng hạn như dữ liệu nhận dạng khuôn mặt hoặc phân tích hình ảnh y tế, trên một thiết bị cục bộ sẽ cải thiện quyền riêng tư dữ liệu bằng cách giảm thiểu việc tiếp xúc của nó trên internet.
• Độ tin cậy khi vận hành: Các thiết bị biên có thể hoạt động độc lập mà không cần kết nối internet liên tục. Điều này rất quan trọng đối với IoT công nghiệp ở các địa điểm xa xôi, chẳng hạn như AI trong nông nghiệp hoặc trên các giàn khoan dầu ngoài khơi, nơi kết nối có thể không ổn định.

Các Ứng dụng Thực tế

Điện toán biên đang chuyển đổi các ngành công nghiệp bằng cách cho phép AI nhanh hơn và đáng tin cậy hơn.

1. Sản xuất thông minh: Trong môi trường nhà máy, camera được trang bị các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể thực hiện kiểm soát chất lượng theo thời gian thực trực tiếp trên dây chuyền lắp ráp. Một thiết bị biên xử lý nguồn cấp video để phát hiện lỗi ngay lập tức, cho phép can thiệp ngay lập tức mà không bị chậm trễ khi gửi cảnh quay lên đám mây. Đây là một thành phần cốt lõi của các giải pháp sản xuất thông minh hiện đại.
2. Hệ thống tự động: Xe tự lái là một ví dụ điển hình về điện toán biên đang hoạt động. Chúng được trang bị các máy tính mạnh mẽ trên xe, chẳng hạn như nền tảng NVIDIA Jetson, để xử lý dữ liệu từ vô số cảm biến trong thời gian thực để điều hướng, tránh chướng ngại vật và phản ứng với các điều kiện đường xá thay đổi. Việc dựa vào đám mây cho các chức năng quan trọng này sẽ gây ra sự chậm trễ nguy hiểm đến tính mạng.

Phần cứng và Phần mềm cho Edge AI

Việc triển khai edge computing hiệu quả đòi hỏi sự kết hợp giữa phần cứng chuyên dụng và phần mềm được tối ưu hóa.

• Phần cứng: Các thiết bị biên bao gồm từ vi điều khiển công suất thấp đến các hệ thống mạnh mẽ hơn. Điều này bao gồm các máy tính bảng đơn như Raspberry Pi, thiết bị di động và các bộ tăng tốc AI chuyên dụng như Google Edge TPU và các GPU khác.
• Phần mềm: Các mô hình AI được triển khai trên biên phải có hiệu quả cao. Điều này thường liên quan đến các kỹ thuật như lượng tử hóa mô hình và cắt tỉa mô hình để giảm kích thước và yêu cầu tính toán của chúng. Các công cụ suy luận được tối ưu hóa như TensorRT, OpenVINO và thời gian chạy cho các định dạng như ONNX được sử dụng để tối đa hóa hiệu suất. Hơn nữa, các công cụ như Docker được sử dụng để container hóa, giúp đơn giản hóa việc triển khai và quản lý các mô hình trên một loạt các thiết bị biên phân tán.