为什么边缘设备和计算中的AI应用是未来？
变革一直是发展不可或缺的一部分。随着技术的飞速发展，公司也需要自己接受这些技术，以实现最大的收益。就像我们目睹了计算从大型机向云计算的转变一样，人工智能（AI）正在移向边缘IoT设备和网络。随着数据的不断增长，我们需要选择将数据存储和数据计算放置在设备上。高通，NVIDIA和英特尔等公司正在帮助我们实现这一现实。
尽管边缘站点计算系统比中央数据中心的系统要小得多，但是它们已经成熟，并且由于当今x86商用服务器的处理能力的巨大增长，现在已经成功运行了许多工作负载。此外，如果应用程序对延迟敏感，则Edge是更好的选择。更好的隐私性、安全性、低延迟和带宽是边缘平台的一些特点。
什么是边缘人工智能？
它指的是在硬件设备上本地处理的AI算法。它也被称为设备上AI。这使您可以在不到几毫秒的时间内使用设备处理数据，从而为您提供实时信息。使用Edge AI，人们可以从设备上的应用程序获得她想要的个性化功能。
根据IDC的预测，到2023年，Edge AI软件市场预计将从2018年的3．55亿美元增长到1．12万亿美元。IDC研究总监Dave McCarthy说：“ AI是边缘计算中最常见的工作负载。随着物联网实施的成熟，人们对在生成点应用人工智能进行实时事件检测的兴趣与日俱增。”
云端边缘
当前，AI处理是在需要大量计算能力的基于云的数据中心中使用 学习模型完成的。延迟是云环境或由云支持的物联网设备面临的最常见问题之一。此外，在将数据传输到云期间，始终存在数据被盗或泄漏的风险。使用edge可以对数据进行整理，然后再将其发送到远程位置进行进一步分析。此外，边缘人工智能将实现智能物联网管理。
在基于边缘的体系结构中，推理在设备上本地发生。这样可以减少流回云的网络流量，同时将IoT设备的响应时间缩短到最短，从而使管理决策可在本地使用，并靠近具有众多优势的设备。
Edge AI需求的驱动因素：
有几个因素要求将AI处理推向边缘：
实时的客户参与度与用户或设备位置无关，例如使用设备上的在线支付，监控锻炼活动。
能够在边缘设备上运行大规模DNN模型。几种框架和技术都支持模型压缩，包括Google的TensorFlow Lite、Facebook的Caffe2Go，苹果的CoreML、Nervana的神经网络蒸馏器和SqueezeNet。
快速处理和分析物联网传感器数据。
降低Edge平台的带宽成本。
边缘设备产品：
根据AI应用程序和设备类别，有几种用于执行AI边缘处理的硬件选项。选件包括中央处理器（CPU）、GPU、专用集成电路（ASIC）、现场可编程门阵列（FPGA）和片上系统（SoC）加速器。边缘在大多数情况下指的是设备，不包括网络集线器或微型数据中心，除非其中包括网络录像机（NVR）的安全摄像机。
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