Google AI Edge

Die revolutionären Entwicklungen in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) haben heute das Potenzial, viele Sektoren zu verändern. Eine Schlüsselkomponente dieser Entwicklung ist, dass die Daten durch den Rand des Netzwerks verbunden und verarbeitet werden Edge Information Home die Idee. In Kombination mit KI-Modellen bietet Edge Computing große Vorteile, indem es die Abhängigkeit von der Cloud reduziert. Schauen wir uns Google nahe dem Google AI Edge an.

Vorteile von Edge Computing

Edge IT bietet folgende Hauptvorteile:

• Geringe Verzögerungszeit: Es reicht nicht aus, Millisekundenantworten in Anwendungen wie dem Gesundheitswesen und der industriellen Automatisierung zu liefern. Edge IT ist ein wichtiger Anreiz für die Implementierung von künstlicher Intelligenz in praktischen Umgebungen, indem sie diesem Bedarf gerecht wird.
• Privatsphäre: Die Implementierung von KI-Modellen auf Edge-Geräten minimiert Datenschutzbedenken, indem sensible persönliche Daten auf dem Gerät gespeichert werden. Edge Information bietet einen offenen Weg zum Datenschutz.
• Offline-Support: Trotz des fehlenden Internetzugangs erweitern KI-Serviceangebote die Anwendbarkeit von KI und verringern die Abhängigkeit von der Cloud.

Google AI Edge Plattform

Googledamit künstliche Intelligenzmodelle Edge-Geräte wie mobile Geräte, Webbrowser und eingebettete Systeme verteilen können Eine umfassende Lösung Unternehmen Google AI Edge nimmt Gestalt an. Die Entwickler bieten ein umfassendes Low-Code-API-Set, erweiterbare Frames und Hardware-Beschleunigungslösungen, um KI-unterstützte Anwendungen schnell zu erstellen und zu skalieren. Der Ansatz von Google in diesem Bereich konzentriert sich auf die Neugestaltung von KI-Mobilität und Datenschutz durch die Installation von Deep Learning aus der zentralen Cloud.

AI Model Distribution Scripts mit Google AI Edge und Use Samples

Google AI Edge, Android, iOS und eingebettete Linux/Mikrocontroller unterstützt verschiedene Plattformen. TensorFlow wurde entwickelt, um auf vielen Plattformen und Gerätetypen reibungslos zu arbeiten. Die Unterstützung zwischen diesen Plattformen ermöglicht es Entwicklern, das gleiche Modell in allen Geräten zu verbreiten, dass KI nicht nur in Cloud-Diensten, sondern auch im Alltag ist. Verwenden Sie Samples und Distribution Scripts:

• AI Mobile Anwendung: Es bietet die Erstellung von Telefonanwendungen, die intelligente, situative Privatsphäre schützen. Einige Beispiele wie AR-Filter, Objekterkennung, Handbewegungserkennung oder Offline-Übersetzung auf dem Gerät.
• AI in Web-Anwendungen: Stärken Sie Ihre Website mit KI für intelligente, skalierbare und benutzerfreundliche Webanwendungen. Anwendungen wie Bildmoderation, sofortige Sprachübersetzung und personalisierte Empfehlungen sind in dieser Kategorie enthalten.
• Embedded/IoT-Systeme: Geringes Gewicht, hohe Effizienz beim Betrieb von IoT (Internet of Things) und tragbare Systeme profitieren von Google AI Edge. Diese Technologie kann mit Sicherheitskamera / Haltungskontrolle mit Audio-Befehlserkennung / Objekterkennung und Tracking in Anwendungen wie Smart Home, Sicherheit, persönliche Geräte durchgeführt werden. Das bedeutet weniger Cloud-Abhängigkeit, schnellere Reaktionszeiten und verbesserte Zuverlässigkeit. Verschiedene Anwendungsbeispiele in Bereichen wie Gesundheit, Finanzen, Fertigung und Transport zeigen, dass die Edge AI nicht nur ein technologischer Sprung ist, sondern auch zu einer tiefgreifenden sektoralen Transformation führen kann.

CI/CD Integration und MLOps Strategie

Google AI Edge zur Automatisierung der Verteilung von AI-Modellen auf Edge-Geräte Continuous Integration/Continuous Distribution (CI/CD) leicht mit der Linie zu verteilen. Die Vorteile von CI/CD, einschließlich Automatisierung, Konsistenz, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit, sind für KI-Modelle, die auf Edge-Geräte verteilt werden, nicht erforderlich. Dies reduziert menschliche Fehler und garantiert eine konsistente Modellierung und Verteilung in verschiedenen Umgebungen.

Google Cloud Cloud Build, Cloud Source Repositories, LiteRT und Vertex AI Mit CI/CD-Angeboten automatisiert das Modell den Lebenszyklus. TensorFlow kann mit Frames wie PyTorch oder JAX erstellt und trainiert und dann mit Vertex AI verarbeitet werden. Nach der Konvertierung des gepfropften Modells kann das CI/CD-Team in den Papierkram integriert werden. Automatische Test- und Verteilungslinien werden im Cloud Build vollständig automatisiert und die Modellleistung wird kontinuierlich überwacht. Integration, MLOps (Machine Learning Operations) bietet Vorteile; schnellere Wiederholungen ermöglichen Ihre skalierbare Platzierungsumgebung, weniger Fehleranzahl und Echtzeit-Modellleistungsüberwachung. Trainierte Modelle in der Cloud (z. B. Vertex AI) und dann verteilte Modelle auf Edge-Geräte, ein Hybridmodell, das geringe Verzögerungen und Privatsphäre bietet, während die Cloud Skalierbarkeit und Ressourcen für Modellschulungen, Optimierung und Lebenszyklusmanagement bietet. Herausforderungen machen feine Einstellungen von Modellen für Edge-Geräte (z. B. Quantität für Speicherbeschränkungen); die Kosten für automatische Tests auf physischen Geräten; und die Motte (z. B. Schutz beim Start des Modells und der Daten).

Google AI Edges Wettbewerbsbereich und Differenzierungspunkte

Im Edge AI-Markt, große Cloud-Anbieter Home AWS IoT und Azure IoT Edge Lösungen und Hardware-Beschleunigermodule NVIDIA Jetson und Google Coral TPU Module sind ebenfalls verfügbar. Jeder hat seine eigene private Nische und Befugnisse.

• Vergleich mit AWS IoT Greengrass und Azure IoT Edge: Eine Sache, die mit zwei gemeinsam ist; Datenverarbeitung und geringere Latenz. Abgesehen davon scheint sich der AI-Edge von Google intensiv auf die KI-Modellverteilung zu konzentrieren. Google deaktiviert den Cloud IoT Core-Service im Jahr 2023 und zeigt deutlich, dass das Unternehmen auf Distributions- und Verarbeitungs-KI-Modelle am Rande des IoT-Gerätemanagements umgestellt ist. Dieser strategische Schritt bedeutet, dass nach der Perspektive von Google eine KI-basierte "Innovation" und IoT eine KI-App ist.

• Vergleich mit NVIDIA Jetson und Google Coral TPU: NVIDIA Jetson und Google Coral TPU sind spezielle Hardware-Module für Edge AI Beschleunigung. Studien zur Google AI Edge Initiative sind bereit, mit solchen Hardware-Beschleunigern zu arbeiten und zusammenzuarbeiten. Insbesondere die Peer-Optimierung von LiteRT mit Coral TPU beweist die Fähigkeit von Google, umfassende Edge-AI-Lösungen für Software von Hardware bereitzustellen. Eine gut konzipierte Multi-Frame-Unterstützung mit eigenem Hardware-Beschleuniger bietet Google einen kleinen Vorteil für andere potenzielle Anbieter.