根据Gartner的报告,今天91%的数据是在中心化的数据存储中心做计算。但是,截止到2022年,全世界74%的数据将在端侧进行分析和计算。

有一种误解是边缘计算会取代云计算,相反,边缘+云计算的结合会是未来的主趋势,边缘计算甚至会进一步带动云计算的发展。把规模的数据计算一定是在云端处理,而与直接数据产生者相关的部分计算会被分配到端。接下来就具体分析下端侧计算的一些优势:

1.数据隐私性

个性化推荐等业务越来越被普遍应用到广大APP中,其本质是对用户行为数据的收集,并在云端进行统一分析。这种AI服务在给人们带来便利的同时,也带来了数据安全问题,很多国家开始出台法令限制用户数据的收集。边缘计算的引入可以允许用户数据不上传,只在用户自己的手机端侧进行分析。这样既能保证数据隐私性,又能同样满足个性化推荐等业务需求。

2.时效性

目前大部分AI服务需要采集数据到云端的数据存储中心进行统一建模,然后将模型部署成Restful服务供终端调用。这种模式因为数据传输的带宽限制以及网络通信的时延限制,往往会影响服务的时效性。如果数据分析建模等服务发生在端侧,就避免了大量的数据传输和网络时延等问题。

3.负载平衡

传统的AI service完全依赖于云端服务,因为每个终端侧的请求有波峰、波谷的差别,在请求波峰阶段可能会受限于云端服务侧性能,这个时候就需要做一些负载平衡,端侧服务就可以很好地解决这个问题。当云端服务能力不足的时候,端侧可以做一些弥补。一些极端情况,比如突然断网,云端服务完全失效,这时候因为端侧的模型服务还在,也可以暂时解决一部分AI模型inference的问题。

Edge AI的一些问题:

1. 计算力问题

众所周知,分布式计算(俗称云计算)主要解决的就是计算力问题,而将计算任务下发到端侧,可能会受限于端侧的内存、磁盘大小的问题,导致只有小规模的模型产出。

2.端设备多样性问题

端侧设备各式各样,比如手机、手表、音箱、汽车。里面使用的操作系统也极为丰富,可能有Anroid、Linux、IOS。在框架层可能是TF或者PyTorch。底层计算芯片也有各种版本,比如英伟达就为不同的终端定制了不同类型的芯片设备,比如为汽车定制的NVDIA Drive Orin。

如何在这么多设备的变量因素之下,找到一条普适性的模型训练模式,是比较有挑战的。

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