人工智能在边缘计算中的优势

发布日期:
2020-07-28

来源: EEWORLD关键字:人工智能  AI  edge

翻译自——semiwiki

无论是在边缘和极端边缘之间,还是在无线电接入网中出现的层次结构——这一切是如何发生的将是一个有趣的现象。Synopsys的设计软件IP产品营销经理Ron Lowman,最近发布了一份技术简报,提供了一些关于移动计算和AI接近边缘的动机,以及这些变化如何影响IP选择和系统架构的见解。

人工智能在边缘计算中的优势

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无线电接入网络中的层次结构

 

到目前为止,基本原理已经很好地理解。从数十亿或数万亿的边缘设备中传输zettabytes的数据到云端是不可能的——因为在功率和带宽方面太过昂贵。所以我们开始把计算移到更靠近边缘的地方。这样,本地处理更多的数据,只需要较短的跳跃。Ron引用了Rutgers/Inria在增强现实(AR)应用中使用微软HoloLens的一项研究。它的任务是进行二维码识别、场景分割、定位和绘制地图。在每种情况下,HoloLens首先连接到边缘服务器。在一个实验中,人工智能功能被转移到云服务器上。在第二个实验中,在边缘服务器上执行这些操作。第一种情况下的总往返延迟为80-100ms或更多。在第二种情况下,只有2-10ms。

 

这并不奇怪,但其中的含义很重要。云延迟很容易引起AR用户的晕动病。在其他应用中,这可能是一个安全问题。边缘计算的往返延迟问题要小得多。Ron补充说,5G提供的用例可以将延迟降低到1ms以下。使基于边缘的计算没有竞争的理由。对于延迟不敏感的应用程序来说,使用云是可以的(只要你不介意传输过程中的成本开销和隐私问题。)对于任何实时应用程序,计算和人工智能必须靠近应用程序。


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