エッジAIデバイスの選び方

エッジ コンピューティングは、最も話題になっているテクノロジ トレンドの 1 つになっています。これだけの話題があるため、IoT ネットワークのインテリジェント エッジ テクノロジに投資する時期が来たと考えているかもしれません。ただし、新しいエッジ デバイスの購入を開始する前に、エッジ コンピューティングとは正確には何なのか、その役割は何なのか、アプリケーションがエッジ テクノロジーから恩恵を受けることができるのかどうかについて話し合いましょう。

エッジ コンピューティングは、IoT ネットワークに多くの柔軟性、速度、インテリジェンスを追加できますが、エッジ AI デバイスがインテリジェント ネットワーク アプリケーションが直面するすべての課題を解決できるわけではないことを理解することが重要です。 。この記事の最後では、エッジ テクノロジーがアプリケーションに適しているかどうかを判断した後、エッジ AI デバイスを評価する際に購入者が考慮すべき主な機能と考慮事項について説明します。

エッジ コンピューティングとは

エッジ コンピューティングは、モノのインターネットをクラウドのエッジでより高いレベルに引き上げます。データをリアルタイムに価値に変換できます。データ処理作業をネットワーク全体に再分散することで、接続されたノード、エンドポイント、その他のスマート デバイスの重要性とガバナンスを高めます。

エッジ コンピューティングはクラウド コンピューティングとはほぼ正反対で、分散ネットワークからのデータ フローが集中データ センターで処理され、通常、その結果が元の分散ネットワークに送信されます。ネットワーク: 行動を引き起こしたり、変化を生み出したりするためのネットワーク。ただし、長距離で大量のデータを送信するにはコストがかかります。これらのコストは金額で測定できますが、電力や時間など、他の重要な方法で測定することもできます。

ここでエッジ コンピューティングが登場します。電力、帯域幅、遅延が本当に重要な場合、エッジ コンピューティングがその答えとなる可能性があります。データが処理されるまでに何百マイルも移動する必要がある集中型のクラウド コンピューティングとは異なり、エッジ コンピューティングでは、データが検出、作成、または存在するのと同じネットワーク エッジの場所でデータを処理できます。これは、処理遅延がほとんど無視でき、電力と帯域幅の要件が大幅に削減されることが多いことを意味します。

今日のエッジ コンピューティングを実現する主な要因の 1 つは、半導体メーカーが消費電力を大幅に増加させることなく処理能力を向上させる方法です。これは、エッジのプロセッサが、より多くの電力を使用せずに、取得したデータを使用してより多くのことを実行できることを意味します。これにより、より多くのデータがコアに転送されるのではなく、エッジに留まることが可能になります。これにより、システム全体の電力が削減されるだけでなく、応答時間が増加し、データのプライバシーが向上します。

この開発の恩恵を受けるいくつかのテクノロジーには、人工知能や機械学習が含まれますが、これらもまた、データ プライバシーのレベルを高めながらデータ取得コストを削減することに依存しています。コストとプライバシーの両方の懸念は、エッジ処理を通じて解決できます。 AI や ML などの新たなトレンドに関しては、どちらのテクノロジーも従来、エンドポイントやスマート デバイスで通常利用できるリソースをはるかに超える大量のリソースを必要としていました。ハードウェアとソフトウェアの進歩により、ネットワークのエッジにある、より小型でリソースに制約のあるデバイスに、これらの実現テクノロジーを組み込むことも可能になりました。

エッジ人工知能の評価

AI アルゴリズムや ML 推論エンジンの実行を含むエッジ処理を実行できるプラットフォームの選択には注意が必要です評価 。単純なセンサーとアクチュエーターは、モノのインターネットの一部であっても、比較的小型の統合デバイスで実装できます。エッジ処理の量を増やすには、おそらく高度な並列アーキテクチャを使用した、より強力なプラットフォームが必要になります。通常、これは GPU を意味しますが、プラットフォームが強力すぎると、ネットワークのエッジにある限られたリソースに負担がかかります。

また、エッジ デバイスは基本的に実世界のインターフェイスであるため、イーサネット、GPIO、CAN、シリアル ラインなどの一般的なインターフェイス テクノロジをサポートする必要がある場合があることを覚えておくことも重要です。および/またはUSB）。カメラ、キーボード、モニターなどの周辺機器のサポートも必要になる場合があります。

エッジは、空調管理されたデータセンターの快適さとは大きく異なる環境となる場合もあります。エッジ デバイスは、極端な温度、湿度、振動、さらには高度にさらされる可能性があります。これは、機器の選択とその梱包方法に影響します。

考慮すべきもう 1 つの重要な側面は、規制要件です。通信に無線周波数を使用するデバイスはすべて規制の対象となり、操作するにはライセンスが必要となる場合があります。一部のプラットフォームは「そのままで」準拠しますが、他のプラットフォームではさらに努力が必要になる場合があります。一度使用するとハードウェアのアップグレードが行われる可能性は低いため、将来のパフォーマンス向上の余地を与えるために、設計サイクル中に処理能力、メモリ、ストレージを慎重に特定する必要があります。

適切なソリューションを選択するには、アプリケーションの特定のニーズを注意深く検討するだけでなく、これらすべての一般的な点を慎重に評価する必要があります。たとえば、デバイスはビデオ データを処理する必要があるのか​​、オーディオ データを処理する必要があるのか​​、あるいは温度のみを処理する必要があるのか​​、あるいは他の環境側面も監視する必要があるのか​​などです。これらの問題の多くは、最先端で導入されているすべてのテクノロジーに当てはまりますが、処理レベルが向上し、出力に対する期待が高まるにつれて、要件のリストを拡大する必要があります。

エッジ コンピューティングのメリット

AI と ML をエッジ デバイスやスマート ノードに組み込むことが技術的に可能になり、大きなチャンスがもたらされます。これは、処理エンジンがデータ ソースに近づくだけでなく、収集したデータを使用してより多くのことを実行できることを意味します。

これを行うことには確かに利点があります。まず、生産性、つまりデータの使用効率が向上します。第 2 に、移動されるデータが少なくなるため、ネットワーク アーキテクチャが簡素化されます。第三に、データセンターに近いことの重要性が低くなります。データ センターが都市内にある場合、この最後の点は重要ではないように思えるかもしれませんが、ネットワークのエッジが農場や浄水場などの遠隔地にある場合には、大きな違いが生じます。

インターネット上でデータが急速に移動することは否定できません。多くの人は、検索クエリが結果が画面に表示されるまでに世界中を 2 回移動する可能性があることを知って驚くかもしれません。合計の経過時間はほんの一瞬かもしれませんが、私たちにとってはほぼ一瞬です。しかし、接続され、インテリジェントで、多くの場合自律型のセンサーやアクチュエーターで構成されるインターネットを構成する機械やその他のスマート デバイスにとっては、1 秒が 1 時間のように感じられます。

この往復遅延は、リアルタイム システムのメーカーや開発者にとって大きな懸念事項です。データがデータセンターとの間でやり取りされるのにかかる時間は決して重要ではなく、もちろん瞬時ではありません。この遅延を短縮することは、エッジ コンピューティングの重要な目標です。より高速なネットワークで動作するため、5G が活躍します。ただし、より高速なネットワークを展開しても、より多くのデバイスがオンラインになると予想される累積的なネットワーク遅延を補うことはできません。

アナリストは、2030 年までに接続デバイスの数が 500 億に達する可能性があると予測しています。これらの各デバイスがデータセンターの帯域幅を必要とする場合、ネットワークは常に混雑することになります。それらの多くがパイプラインで実行され、前のステージからのデータが到着するのを待っている場合、合計の遅延はすぐに非常に顕著になります。エッジ コンピューティングは、混雑したネットワークを軽減する唯一の実行可能なソリューションです。

ただし、エッジ コンピューティングには一般的に一定のニーズがありますが、エッジ コンピューティングの具体的な利点は依然としてアプリケーションに大きく依存しており、そこではエッジ コンピューティングの法則が適用されます。これらの法則は、エンジニアリング チームがエッジ コンピューティングが特定のアプリケーションに適しているかどうかを判断するのに役立ちます。

エッジ コンピューティングの 4 つの法則

物理法則

最初の法則は、物理法則、これは不変です。 RF エネルギーは、光ファイバー ネットワークの光子と同じように、光の速度で伝わります。これは良い知らせです。悪いニュースは、これ以上速く走れないことだ。したがって、往復時間がまだ十分に速くない場合は、エッジ コンピューティングが正しい選択となる可能性があります。

Ping テストは、パケットがネットワーク接続の 2 つのエンドポイント間を移動するのにかかる時間を測定する簡単な方法を提供します。オンライン ゲームは複数のサーバーでホストされることが多く、プレイヤーは遅延が最も短いサーバー、つまりデータが最も速く送信できるサーバーが見つかるまでサーバーに ping を送信します。たとえそれがほんの一瞬であっても、時間に敏感なデータではこれが重要です。

遅延は、トランスポート メカニズムに完全に依存するわけではありません。両端にはエンコーダとデコーダがあり、これらの物理層は、電子を使用されるあらゆる形式のエネルギーに変換し、再び変換して戻すために必要です。これらすべてには時間がかかり、プロセッサがギガヘルツの速度で実行されている場合でも、時間は限られており、移動されるデータの量によって異なります。

経済の法則

このアプローチはより柔軟である可能性がありますが、処理リソースとストレージ リソースの需要が急増するため、より困難になります。 。利益率は常にわずかですが、クラウドでのデータ処理コストが突然上昇した場合、損益の分かれ目となる可能性があります。

クラウド サービスのコストは、サーバー、ラック、ブレードの購入またはレンタルのコストから始まります。これは、CPU コアの数、必要な RAM または永続ストレージの量、およびサービス レベルによって異なります。保証された稼働時間は、保証されていないサービス レベルよりもコストがかかります。ネットワーク帯域幅は基本的に無料ですが、最小限の帯域幅が必要な場合は料金を支払う必要があり、コストを評価する際にはこれを考慮する必要があります。

つまり、エッジでのデータの処理は、この変動コストの影響を受けません。機器の初期コストが発生すると、エッジでどのような量のデータを処理しても追加コストは実質的にゼロになります。

データ保護法

データは、何かを意味または表すため、価値があります。情報を取得した人は誰でも、そのデータが取得された地域のデータ プライバシー法の対象となる可能性があります。これは、データをキャプチャしたデバイスの法的所有者であっても、地理的境界を越えてデータを移動することは許可されない可能性があることを意味します。

たとえば、これには EU データ保護指令、一般データ保護規則、アジア太平洋経済協力のプライバシー フレームワークが含まれます。カナダの個人情報保護および電子文書法は EU データ保護法と一致しており、米国のセーフハーバー協定も EU データ保護法と一致しています。

エッジ処理でこれを克服できます。データをエッジで処理することにより、デバイスを離れる必要がありません。民生用ポータブル デバイスではデータ プライバシーの重要性がますます高まっており、携帯電話の顔認識ではローカルの人工知能を使用してカメラ画像を処理するため、データがデバイスの外に流出することはありません。 CCTVやその他のセキュリティ監視システムについても同様です。公共スペースの監視にカメラを使用すると、多くの場合、画像がクラウドベースのデータ サーバーによって送信および処理されることになるため、データ プライバシーの懸念が生じます。カメラ内でのデータ処理は高速かつ安全であり、データ プライバシー対策の必要性を排除または簡素化できる可能性があります。

マーフィーの法則

最後に、何かがうまくいかない可能性がある場合、何かがうまくいかなくなるというマーフィーの法則を考慮する必要があります。もちろん、世界で最もよく設計されたシステムであっても、問題は常に発生します。エッジ処理により、ネットワーク上でのデータの移動、クラウドへの保存、および処理能力の提供をデータセンターに依存することに関連して発生する可能性のある障害点の多くが排除されます。

アプリケーションがエッジ処理から技術的に恩恵を受ける可能性がある場合、いくつかの質問があります。最も関連性の高い提案をいくつか紹介します。

(1) アプリケーションが実行されるプロセッサ アーキテクチャ

#ソフトウェアをさまざまな命令セットに移植する費用がかかり、遅延が発生する可能性があるため、アップグレードは引っ越しを意味するべきではありません。

(2)必要な I/O の種類

これは、任意の数の有線および/または無線インターフェイスにすることができます。この問題は慎重に検討しないと非効率につながる可能性があるため、早期に対処する必要があります。

(3) 動作環境は何ですか?

#動作環境は暑いですか、寒いですか? たとえば、火星ミッションはエッジ処理の好例で、極端な場合は使用環境が大きく変わります。

(4) ハードウェアは準拠している必要がありますか?

答えはほぼ「はい」なので、事前に認定されたプラットフォームを選択してください。時間とお金を節約できます。

(5) どれくらいの電力が必要か

システム電源は単価も設備面でも高価なので非常に有利です力を理解するために。

(6) エッジ デバイスはフォーム ファクターによって制限されますか?

これは、他の多くの展開よりもエッジ処理においてより重要です。したがって、設計サイクルの早い段階で検討する必要があります。

(7) 作業時間はどれくらいですか?

#これは、何年にもわたって実行する必要がある産業用アプリケーションに使用されますか?それともライフサイクルは月単位で測定されるのでしょうか? これらはすべて、明確に考慮する必要があることです。

(8) システムのパフォーマンス要件は何ですか。

処理能力の観点からは、1 秒あたりのフレーム数、メモリ要件、アプリケーション言語など

(9) コストを考慮する必要がありますか

答えは常に「はい」ですが、コストの制限を知っているため、これは難しい質問です。選考プロセスに役立つもの。

結論

エッジ処理はモノのインターネットによって可能になりますが、それだけではありません。これは、接続されたデバイスの以前の例よりも高い期待によって推進されています。低レベルでは共通点があり、デバイスは低電力、低コストである必要があるかもしれませんが、消費電力やコストと矛盾することなく、より高いレベルのインテリジェントな動作を提供する必要がある場合もあります。

適切なテクノロジー パートナーを選択すると、適切なプラットフォームの選択が容易になります。エッジ コンピューティングを中心に開発されたエコシステムに参加し、AI アプリケーションに適切なエッジ コンピューティング プラットフォームを選択してください。

以上がエッジAIデバイスの選び方の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。