邊緣 AI 如何透過裝置智慧徹底改變產業

隨著 AI 的不斷增加，實際問題仍舊是關於有效且符合成本效益地採用 AI。邊緣 AI 是人工智慧最具影響力的調整方案之一，因為它需要部署整個 AI 工作流程，使其更接近資料來源或做出決策的端點。邊緣運算讓 AI 的強大功能更加強大。  

什麼是邊緣 AI？ 

邊緣 AI 已經提出，適合各種需求分析的機器人手術裝置，以及智慧型手機語音助理，以一小段時間回應您的問題。在每種情況下，邊緣 AI 允許在本地（邊緣）進行資料收集、分析和決策，而無需在雲端運算資源的幫助下來回傳輸資料。它讓現有的連線應用程式更快速、反應更靈敏，因此可將 AI 應用程式放置在更多設定中，例如無線網路微弱的遠端位置。

邊緣 AI 可能是在 AI 開發和基礎架構的投資中帶來實質成果的催化劑。邊緣端的 AI 能將豐富、功能性、低延遲的情報帶入更多使用案例，並藉此讓 AI 更有效地產生價值成果。 

如何運作？

邊緣 AI 透過多項啟動技術的演進來實現： 

  • 機器學習的功能已經發展到組織可以更輕鬆地開發和部署自訂邊緣 AI 應用程式，以解決現實生活中的問題。
  • GPU 和平行處理技術的進步，讓部署在邊緣端執行 AI 所需的強大獨立式運算硬體成為可能。
  • IoT並非新技術，但為邊緣AI提供了其他必要的原料：資料。有了內建的運算能力，IoT裝置就不再需要連接到網際網路，即可執行基本功能，並對收集的資料採取行動。 

邊緣 AI 和雲端 AI：完美的合作夥伴

邊緣 AI 和雲端 AI 並非問題的一部分，而是兩項輔助工具，可協助組織以最有效率的方式部署自己的 AI 應用程式。雲端仍扮演關鍵角色，提供訓練、部署及管理邊緣 AI 的管道，至少針對無線網路範圍內的執行個體，以及針對重負載或邊緣部署無法處理的運算提供額外運算。雲端也會收集資料，持續最佳化應用程式，並用於組織的其他位置。 

分散式 AI （DAI） 是一種混合式方法，旨在利用所有可用資源達成目標。與使用雲端相比，邊緣 AI 是完成任務的較便宜的方式，但可能僅適用於特定使用案例和特定條件下，例如，如果服務供應商透過使用方式收費。DAI 利用邊緣裝置、雲端和網路，根據所需處理能力、延遲、成本、網路流量和安全性等參數來分享 AI 工作負載。 

邊緣 AI 的優勢：尋找投資報酬率

邊緣 AI 的主要優勢是，與雲端連結的 AI 相比，延遲更低，效能更快，此外，在無網路的環境下部署 AI。邊緣 AI 不含網路變數，可提升任務關鍵型應用程式的可用性和可靠性。它也可能為敏感資料提供更多隱私，並對網路罪犯造成更有限的攻擊面。對於希望控制網路使用量和相關成本的組織而言，邊緣 AI 是一個高效的解決方案，特別是當作為 DAI 系統的一部分使用時。 

然而，並非所有 AI 都需要在邊緣端執行。額外硬體的成本必須權衡它能提供的價值。邊緣 AI 也能增加挑戰性，尤其是在嘗試大規模管理時。當選項可用時，雲端連接邊緣 AI 節點的集中控制和管理可能比自動化裝置的效能增強更有利。 

邊緣AI的挑戰

邊緣 AI 在有希望的同時，在資料儲存基礎架構和管理方面面臨重大挑戰，這直接影響業務成果、投資報酬率和投資決策。以下是五大關鍵挑戰：

  1. 有限的儲存容量和可擴充性

邊緣裝置的儲存容量通常有限，因此難以在本地儲存和處理大量資料。這限制了有效擴展 AI 應用程式的能力，導致即時資料處理和決策的瓶頸。效率低落的資料處理可能會延遲深度資訊，影響及時決策，並降低邊緣 AI 承諾的競爭優勢。

  1. 資料管理複雜性與遠端管理

邊緣 AI 涉及即時管理，通常不完整或嘈雜的資料，這使得資料品質和可靠性變得複雜。確保資料完整性對於準確的 AI 模型輸出至關重要。不良的資料品質可能導致深度資訊受損，影響業務決策，最終影響投資報酬率。高品質資料管理對於最大化 AI 的價值至關重要。邊緣位置也往往缺乏現場 IT 支援，因此需要具備簡易遠端管理能力的解決方案。

  1. 資料超載與備援

邊緣產生的資料量龐大，可能導致資料彙總和備援的效率低下。這會導致資料傳輸和儲存的成本增加。除非儲存裝置具備擴充性與效能，足以抵消邊緣 AI，否則資料處理成本過高可能會降低潛在的投資報酬率。

  1. 電力與資源限制

邊緣裝置通常在電力與資源限制下運作，需要針對低功耗進行 AI 模型最佳化，同時不影響效能。低效率的資源利用率會限制邊緣 AI 解決方案的部署，影響他們提供即時深度資訊的能力，並影響整體業務效率。

  1. 整合與互通性的挑戰

分散的供應商生態系統，以及將邊緣 AI 與現有系統整合的複雜性，都可能阻礙無縫資料管理和處理。整合上的挑戰可能會延遲邊緣 AI 投資的投資報酬率，因為這些投資會讓 AI 解決方案在各種環境中的部署和擴展變得複雜。

解決這些挑戰對於發揮邊緣 AI 的最大效益，並確保投資能產生實際的業務成果至關重要。透過制定健全的資料管理策略和優化儲存基礎架構，組織可以釋放邊緣 AI 的全部潛力，以增強決策能力並推動業務成長。

應用案例

一些最令人興奮的邊緣 AI 使用案例，是將自主決策帶入網路覆蓋範圍之外的遠端位置，例如礦場、農場、未開發區域或外部空間。它還可以支援自駕車和軍事硬體的地理範圍和系統效能。 

此外，邊緣 AI 也協助現有的 AI 使用案例提升效能。例如，醫療或工廠環境中的機器人裝置，用來將資料傳輸到雲端進行處理，可以更快回應，並提高操作的精確度。 

正確的資料儲存裝置如何支援邊緣 AI 的成功

選擇合適的資料儲存解決方案對於解決邊緣 AI 應用程式的挑戰至關重要，特別是由於邊緣位置的遠端和空間受限。Pure Storage 透過以下方式解決邊緣 AI 資料儲存基礎架構和管理方面的挑戰：

  • 管理資料過載和備援：Pure Storage 分層基礎架構透過將經常存取的資料儲存在高速儲存上，以及將較不經常存取的資料歸檔到符合成本效益的儲存上，來協助管理資料過載。這種方法可降低資料傳輸和儲存的相關費用。
  • 避免電力與資源限制：Pure Storage 平台比其他全快閃儲存廠商節省高達 85% 的電力，解決了大型 AI 叢集和電力受限資料中心的電力限制問題。這種效率支援優化的資源利用率。FlashArray//RC20 專為滿足低容量環境與邊緣部署的需求而設計。
  • 克服整合與互通性的挑戰：Pure Storage 解決方案的設計能與現有系統無縫整合，包括 GPU 叢集。它們為各種 AI 工作負載提供統一的平台，簡化資料管理，並確保不同環境的相容性。

深入了解 FlashBlade//EXA，以及 FlashBlade 如何為要求嚴苛的 AI 工作負載提供無與倫比的效能和可擴充性。