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現在の技術情勢は、生成 AI (GenAI) と従来の AI ワークロードの急速な進歩によって促進され、エッジ コンピューティングへの極めて大きな変化を経験しています。これらの AI ワークロードは歴史的にクラウド コンピューティングに依存していましたが、現在、データ セキュリティ、主権、ネットワーク接続に関する懸念など、クラウドベース AI の限界に直面しています。
クラウドベースの AI のこうした制限を回避するために、組織はエッジ コンピューティングの導入を検討しています。データが作成および使用される時点でリアルタイムの分析と応答を可能にするエッジ コンピューティングの機能が、組織が AI イノベーションとビジネスの成長にとってエッジ コンピューティングを重要なものとみなしている理由です。
エッジ AI は、遅延をゼロから最小限に抑えた高速処理を約束するため、新しいアプリケーションを劇的に変革できます。エッジ デバイス コンピューティング機能はますます向上していますが、高精度の AI モデルの実装を困難にする可能性がある制限がまだ存在します。モデルの量子化、模倣学習、分散推論、分散データ管理などのテクノロジーとアプローチは、より効率的でコスト効率の高いエッジ AI 導入の障壁を取り除くのに役立ち、組織が真の可能性を活用できるようになります。
クラウドでの AI 推論は遅延の問題の影響を受けることが多く、デバイスとクラウド環境間のデータ移動に遅延が発生します。組織は、データをリージョン間で移動したり、クラウドに移動したり、クラウドとエッジを行き来したりするコストを認識し始めています。金融取引や産業安全システムなど、非常に高速なリアルタイム応答を必要とするアプリケーションの妨げになる可能性があります。さらに、組織がネットワーク接続が信頼できない遠隔地で AI を活用したアプリケーションを実行する必要がある場合、クラウドが常に利用できるとは限りません。
「クラウドのみ」の AI 戦略の限界は、特に高速でリアルタイムの応答を必要とする次世代の AI を活用したアプリケーションの場合、ますます明らかになってきています。ネットワーク遅延などの問題により、クラウド内のアプリケーションに提供できる洞察や推論が遅くなる可能性があり、クラウドとエッジ環境間のデータ送信に関連する遅延やコストの増加につながる可能性があります。これは、リアルタイム アプリケーション、特にネットワーク接続が断続的な遠隔地では特に問題になります。 AI が意思決定と推論の中心的な役割を果たすにつれて、データの移動の物理的なコストが非常に高くなり、ビジネスの成果に悪影響を与える可能性があります。
ガートナー は、ディープ ニューラル ネットワークによるすべてのデータ分析の 55% 以上が、2025 年の 10% 未満から 2021 年までにエッジ システムのキャプチャ時点で行われるようになると予測しています。エッジ コンピューティングは、遅延、スケーラビリティ、データ セキュリティ、接続性、およびさらなる課題が発生し、データ処理の処理方法が再構築され、ひいては AI の導入が加速します。アジャイル アプリケーションの成功には、オフライン ファーストのアプローチでアプリケーションを開発することが重要です。
効果的なエッジ戦略により、組織はアプリケーションからより多くの価値を引き出し、ビジネス上の意思決定をより迅速に行うことができます。
AI モデルがますます洗練され、アプリケーション アーキテクチャがより複雑になるにつれて、計算上の制約があるエッジ デバイスにこれらのモデルを展開するという課題がより顕著になります。ただし、テクノロジーの進歩と方法論の進化により、次のようなエッジ コンピューティング フレームワーク内で強力な AI モデルを効率的に統合する道が開かれています。
モデルの圧縮と量子化
モデルの枝刈りや量子化などの手法は、精度を大幅に損なうことなく AI モデルのサイズを削減するために重要です。モデルの枝刈りにより、モデルから冗長な情報や重要ではない情報が削除されますが、量子化によりモデルのパラメーターで使用される数値の精度が低下するため、モデルが軽量化され、リソースに制約のあるデバイス上でも実行が高速になります。モデル量子化は、大規模な AI モデルを圧縮して移植性を向上させ、モデルのサイズを縮小し、モデルをより軽量にしてエッジ展開に適したものにする手法です。一般化ポストトレーニング量子化 (GPTQ)、低ランク適応 (LoRA)、量子化 LoRA (QLoRA) などの微調整技術を使用して、モデルの量子化によりモデル パラメーターの数値精度が低下し、モデルがより効率的になり、次のようなエッジ デバイスでアクセスしやすくなります。タブレット、エッジゲートウェイ、携帯電話。
エッジ固有の AI フレームワーク
エッジ コンピューティング専用に設計された AI フレームワークとライブラリを開発すると、エッジ AI ワークロードの導入プロセスを簡素化できます。これらのフレームワークは、エッジ ハードウェアの計算制限に合わせて最適化されており、パフォーマンスのオーバーヘッドを最小限に抑えながら効率的なモデルの実行をサポートします。
分散データ管理を備えたデータベース
ベクトル検索やリアルタイム分析などの機能により、エッジの運用要件を満たし、音声、画像、センサー データなどのさまざまな種類のデータを処理するローカル データ処理をサポートします。これは、さまざまな種類のデータが常に収集され、リアルタイムで分析する必要がある自動運転車ソフトウェアなどのリアルタイム アプリケーションでは特に重要です。
分散推論
実際のデータ交換を行わずに、ローカル データ サンプルを使用してモデルやワークロードを複数のエッジ デバイスに配置することで、潜在的なコンプライアンスとデータ プライバシーの問題を軽減できます。スマート シティや産業用 IoT など、多くのエッジ デバイスや IoT デバイスが関与するアプリケーションの場合、分散推論を考慮することが重要です。
AI は主にクラウドで処理されてきましたが、AI への取り組みを加速するには、エッジとのバランスを見つけることが重要になります。すべてではないにしても、ほとんどの業界が AI と GenAI を競争上の優位性として認識しています。そのため、エッジで洞察を収集、分析し、迅速に得ることがますます重要になります。組織が AI の使用を進化させるにつれて、モデルの量子化、マルチモーダル機能、データ プラットフォーム、その他のエッジ戦略の実装は、リアルタイムで有意義なビジネス成果の推進に役立ちます。
ラーフル・プラダン 彼は、Fortune 30 企業の 100% が依存するエンタープライズ アプリケーション向けの最先端の最新データベースのプロバイダーである Couchbase (NASDAQ: BASE) の製品および戦略担当副社長です。 Rahul は、クラウド内のデータベース、ストレージ、ネットワーキング、セキュリティ テクノロジに重点を置いて、エンジニアリング チームと製品チームの両方を率い、管理してきた 20 年以上の経験があります。 Couchbase に入社する前は、Dell EMC の新興テクノロジー部門およびミッドレンジ ストレージ部門の製品管理およびビジネス戦略チームを率いて、オール フラッシュ NVMe、クラウド、および SDS 製品を市場に投入しました。
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- 情報源： https://www.kdnuggets.com/the-promise-of-edge-ai-and-approaches-for-effective-adoption?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-promise-of-edge-ai-and-approaches-for-effective-adoption
