El mundo de Edge AI está cambiando rápidamente la forma en que los dispositivos y los centros de datos funcionan juntos. Imagine una herramienta médica alimentada por IA o un vehículo autónomo que tome decisiones en tiempo real. Estos avances se basan en llevar la IA directamente a los dispositivos Edge. Sin embargo, la construcción de edificios fuertes para varios entornos marginales plantea un obstáculo importante.
Este blog presenta nuestra nueva arquitectura de referencia diseñada para simplificar la implementación de AI de borde. Describe una solución clara, destaca las consideraciones clave de diseño y explica la elección de cada componente, centrándose en nuestra colaboración con NVIDIA.
Desafíos de la implementación de borde
Managing Edge Solutions presenta desafíos únicos. Delinee una gran red de equipos, dispersos en diferentes lugares. Esta escala requiere una excelente escalabilidad. A medida que aumentan los dispositivos, el número de implementación, actualizaciones y monitoreo aún debe simplificarse.
Además, el software Edge generalmente debe ejecutarse de forma independiente. Muchas implementaciones enfrentan conexiones limitadas o no remotas. Por lo tanto, cuando surgen problemas, el dispositivo debe poder recuperarse.
La seguridad es otro factor clave. Los dispositivos de borde son vulnerables a los ataques físicos y de software. Las fuertes medidas de protección y las actualizaciones de seguridad consistentes son cruciales.
Finalmente, las limitaciones de recursos plantean un obstáculo significativo. Los dispositivos de borde generalmente tienen RAM limitado y requieren una utilización eficiente de recursos.
Open Source y Nvidia: una combinación poderosa
Los dispositivos de borde equipados con GPU NVIDIA requieren un sistema operativo ligero y seguro con controladores de GPU adecuados. El modelo se implementa en múltiples dispositivos con reentrenamiento continuo y actualizaciones. Debido a las diferentes ubicaciones de implementación, la implementación y el mantenimiento del modelo efectivos en entornos fuera de línea es crucial.
La arquitectura enfatiza el uso de soluciones de código abierto, así como la informática acelerada por Nvidia para un rendimiento y flexibilidad óptimos. La solución proporciona orientación para entornos de capacitación y razonamiento, incluidos componentes de hardware y software, versiones de herramientas y consideraciones de integración.
Lo que hace realidad Edge Ai: razonamiento y entrenamiento
El entorno de razonamiento es donde ocurre la magia, y los dispositivos de borde procesan activamente datos. Está diseñado para su flexibilidad y puede ejecutarse en múltiples hardware siempre que se cumplan los requisitos mínimos. Para mejorar el rendimiento, optimizar los motores nvidia tensorrt Usado, especialmente para modelos con marcos populares. La cuantificación refina aún más los modelos, reduciendo sus requisitos de tamaño y potencia. Un sistema operativo ligero y seguro como Ubuntu Core proporciona la base para la base, con características como el cifrado basado en TPM e integración de controlador NVIDIA sin interrupciones.
Al mismo tiempo, el entorno de capacitación es donde se concibe y perfecciona el modelo. La asignación segura de software alimentada por una seguridad robusta de Ubuntu Core es clave. Apache Kafka administra de manera efectiva los datos para el dispositivo BORDE y se proporciona el proceso de reentrenamiento de alimentos. Las plataformas MLOPS como Kubeflow y Mlflow automatizan estas tuberías, mientras que herramientas como Juju y Charms simplifican la orquestación de componentes complejos.
Edge AI exitoso Full Stack
Las organizaciones pueden implementar con éxito la IA en el borde considerando cuidadosamente la compatibilidad de hardware y software y su capacidad para implementar y mantener modelos ML. Las soluciones de código abierto, como Charmed Kubeflow y Kserve, son ideales para estas soluciones, lo que permite a las organizaciones utilizar proveedores de software consistentes en sus centros de datos y entornos de borde. Canonical proporciona una pila integral para una implementación y gestión fácil y segura de la IA.
Empezar hoy
Excave profundamente en nuestra arquitectura de referencia y descubra cómo las soluciones con nvidia pueden traducir su enfoque en inteligencia distribuida. Obtenga más información sobre los componentes y características discutidos y explore cómo aplicarlos a sus casos de uso específicos para desbloquear el potencial de la IA Edge en su organización.
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