边缘 AI：物联网实施新标杆

作者：e络盟技术团队

AI与物联网系统的融合改变了数据的处理、分析与使用方式。多年以来，各种 AI解决方案始终基于云端部署，而如今边缘 AI的兴起，在提升运行效率、增强安全性和改善运营可靠性方面提供了颇有潜力的解决方案。本文旨在深入剖析边缘 AI的复杂性，探究其构成要素、应用优势及其快速演进的硬件支持体系。

AI演变：从云端到边缘

传统物联网设备直接依赖云端基础设施进行 AI处理。边缘设备传感器产生的数据需要传输至云端进行分析和推理运算。然而，随着物联网应用对网络边缘实时决策需求的激增，这种模式面临着严峻挑战。涉及到海量的数据规模、延迟问题以及带宽限制，这让云端处理模式在许多应用场景中难以为继。

边缘AI的出现，将处理能力更靠近数据源——也就是物联网设备本身。这样的转变减少了持续将数据传输到云端的需求，并实现了一种对许多应用至关重要的实时处理方式，例如自动驾驶汽车、工业自动化和医疗保健等领域。

边缘 AI系统的核心组件

边缘 AI系统由专用硬件与软件组件构成，具备本地化采集、处理和分析传感器数据等核心能力。边缘 AI模型通常包含以下要素：

• 数据采集硬件：若未配备专用传感器并集成处理单元及存储器，数据采集将无法实现。现代传感器内置数据处理能力，可对数据进行初步筛选与转换。
• 训练与推理模型：边缘设备需搭载预训练的专用场景模型。由于边缘设备的计算资源有限，可在训练阶段根据特征选择和转换对模型进行训练，以提升其性能表现。
• 应用软件：边缘设备上的软件通过微服务触发 AI处理，微服务通常基于用户请求来调用；此类软件可运行训练阶段就已具备定制化功能和聚合特性的 AI模型。

图 1：边缘 AI 工作流程

边缘 AI的优势

与传统云端模型相比，边缘 AI具有许多显著优势：

• 安全性提升：本地数据处理降低了敏感信息在云端传输过程中的泄露风险。
• 运行可靠性增强：边缘 AI系统减少了对网络连接的依赖，在间歇性或低带宽的网络环境下仍能保持稳定运行。
• 灵活性：边缘 AI支持根据具体应用需求定制模型与功能，这对需求各异的多样化物联网环境至关重要。
• 低延迟：该模式将数据处理与决策时间降至最低限度，是契合自动驾驶和医疗诊断等实时应用的关键特性。

图2

实施边缘 AI所面临的挑战

尽管边缘 AI具备诸多显著优势，其实施仍面临多重挑战。为边缘设备开发机器学习模型，意味着需要处理海量数据、选择合适的算法，并优化模型以适应受限的硬件环境。对于许多制造商，尤其是专注于大规模生产低成本设备的制造商而言，从头开发这些功能所需的投入可能令人望而却步。

这种困境催生了对可编程平台的需求。当前，业界正加速向专用 AI架构转型，支持在广泛的功耗性能区间实现弹性扩展。这些架构在保持通用设计灵活性的同时，又能满足特殊的处理需求。

专用硬件在边缘 AI中的作用

随着 AI和机器学习应用场景的不断拓展，市场对定制化硬件的需求与日俱增，这类专用硬件能够有效应对 AI技术领域的独特需求。然而，传统的通用处理器在满足 AI特殊需求，特别是神经网络处理方面表现乏力，尽管其在制造工业和通用工具链方面仍具重要价值。

为填补这一空白，半导体制造商纷纷推出新型 AI加速器，既能提升通用处理器的性能，又可保留其优势。此类加速器专为神经网络所需的并行处理而设计，为 AI运算提供更高效的执行路径。

• 并行架构和矩阵处理器：这些并行架构（比如图形处理器中的架构）对神经网络训练非常奏效。矩阵处理器正是基于此原理设计而成，比如谷歌的张量处理单元专为加快神经网络处理的核心环节——矩阵运算而开发。

• 存内计算：这项创新技术通过可变电阻器与存储单元的互联，将内存阵列直接转化为神经网络结构，这样有效规避了传统内存访问的瓶颈问题，从而在运算速度和能效方面实现重大突破。

边缘 AI的未来：创新与机遇

随着边缘 AI领域的持续进化，为应对日益增长的 AI 处理需求，新技术与新架构不断涌现。其中，微型机器学习 (TinyML)的进展尤为瞩目，它将 AI能力延伸至超低功耗设备。虽然 TinyML并非适用于所有应用场合，但它无疑推动了 AI在更广泛设备中的普及。

• 现场可编程门阵列 (FPGA):FPGA具备动态可重构架构，完美契合 AI技术的快速发展。相较于 GPU和 CPU，FPGA赋予设计者快速构建和测试神经网络的能力，并能针对特定应用需求定制硬件。这种灵活性在航空航天、国防装备、医疗设备等高风险领域至关重要，这些领域的产品生命周期通常较长，且需要支持现场部署新算法。
• 图形处理器 (GPU)：尽管 GPU拥有强大的并行计算能力，但其能效与散热管理代价不菲。即便如此，在虚拟现实、机器视觉等需要强劲算力的应用中，GPU仍是首选方案。
• 中央处理器 (CPU)：尽管 CPU在并行处理方面存在固有缺陷，但仍被广泛集成于各类设备中。Arm推出的单指令多数据 (SIMD)架构等创新技术，虽提升了 CPU运行 AI算法的性能，但与 GPU、FPGA等其他计算设备相比，通常存在速度较慢、功耗较高的局限性。

结语

从云端 AI到边缘 AI的转型，正在深刻改变物联网系统处理与运用数据的方式。边缘 AI通过将 AI处理能力部署至数据源头，显著提升了安全性、可靠性和灵活性，因而得到广泛的应用。然而，边缘 AI的实施需要全面考量硬件与软件组件的协同，并妥善解决在资源受限环境中部署 AI的特殊挑战。

随着 AI普及程度的提高，市场愈发需要擅长解决边缘计算特殊问题的专用硬件。从矩阵处理器、存内计算到 FPGA和 TinyML，这些新兴技术将重塑新一代边缘 AI 解决方案。如此一来，应用工程师得以紧跟技术发展浪潮，从而充分释放边缘 AI的潜力，打造更具创新性和竞争力的解决方案。

在 AI技术日新月异的发展环境中，工程师与开发者必须持续跟进最新技术趋势。如需深入探索 AI、掌握核心要素，并学习如何在实际项目中应用 AI技术，欢迎访问我们的AI中心（AI Hub）。无论是图像分类、语音与手势识别，还是状态监测与预测性维护，AI中心都能提供全方位支持，为您提供全面的产品解决方案、技术资源和专业知识，助您充分解锁 AI技术的最大潜能。