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供應鏈

在邊緣 AI 專案中使用超大規模雲端服務平台?請先閱讀下文

邊緣人工智能

您想要建構一套 AI 系統。該從何處著手?

以多模態情感分析為例,其仰賴多個自然語言處理和/或電腦視覺模型,模型透過嚴格的資料標記和訓練最佳化。若要將其應用在零售客服資訊亭,則需要建立基礎架構,如資料庫和視覺化工具、網路應用程式開發環境、部署和交付服務,當然也少不了一兩個 AI 模型訓練架構。

如果這是您首次嘗試使用 AI 建立系統,貴組織可能尚未以利於快速 AI 系統原型設計的方式配置所有工具,甚至沒有具備所有必備的元件。在這種情況下,希望進行 AI 工程者往往會轉而使用 Microsoft Azure、 AWS 和 Google Cloud 等超大規模雲端服務平台。除了具有基本上無限的資料容量和基礎架構服務,許多超大規模雲端服務平台也支援隨時可用的端對端 AI 開發,或者只要按幾下就能為特定第三方工具提供 API 型的整合。

最重要的是,您能以相對經濟實惠的價格開始使用,之後以即服務的形式新增功能。那麼,既然可以自己輕鬆快速地開始使用,又何必組建一個技術合作夥伴的生態系統?

超大規模雲端服務平台對邊緣 AI 工程師的隱藏成本

在概念驗證(PoC)的早期階段,超大規模雲端服務平台非常適合構思創意。但是隨著您愈加接近成品的原型設計階段,它們的侷限性就會很快暴露無遺。

「超大規模雲端服務平台的難處在於製作真正定制的 PoC,因為超大規模雲端服務平台是基於標準運作。您要嘛使用那些標準,要嘛不用超大規模雲端服務平台,」全球資訊與通訊技術公司富士通(Fujitsu Limited)產品業務資料長 Glenn Fitzgerald 表示。「這適用於他們使用的基礎架構與應用程式堆疊。」

「此外還有資料主權與落地權的問題,這在 PoC 階段不是那麼相關,但是進入原型設計階段就變得至關重要,」Fitzgerald 繼續說。「超大規模雲端服務平台不希望您從雲端和結構中擷取資料以規避它。法律和監管問題會大幅增加資料驅動專案的複雜性,這些專案在超大規模雲端環境中使用 AI。」

資料是關鍵。AI 技術取決於不斷增加的資料匯集至訓練模型,進而提高神經網路的準確性和效能,使邊緣核心通訊及資料管理成為關鍵因素。資料儲存是超大規模雲端服務平台的主要收益來源。

不難想像,在超大規模雲端環境中使用幾張圖像啟動 AI PoC,隨著原型的發展,它會擴大為包含數十萬張圖像的多個資料庫。此外,由於從超大規模雲端擷取資料不易,起初貌似無害的平台選擇可能在瞬間淪為昂貴的平台陷阱。

AI 身分識別危機

這個時候,您也應該問自己究竟是否需要開發 AI。比方說,大多數公司並不出售情感分類,而是用它來推動零售資訊亭或市場軟體解決方案。這是因為隨時可用的 AI 並非解決方案,而是可以解決現有問題的一項新功能。

「AI 不是任何問題的解決方案,」Fitzgerald 解釋道。「如果您是從機器學習或自然語言處理或神經網路的傳統意義中思考 AI,在 99% 的情況下它是解決方案的組成元素,而非解決方案本身。

「公司應該從『這是我的業務問題』開始。太多公司的出發點是『我必須做點 AI。』」Fitzgerald 表示。「但是,如果您是從『必須做點 AI』著手,到頭來會一事無成。」

在許多情況下,較好的策略是利用技術生態系統來減輕 AI 模型建立的開銷,同時維持低成本。如果運用得宜,這種方法能讓原始設備製造商和系統整合商利用人工智慧的優勢,同時專注於最終應用。

透過合作夥伴生態系統加速 AI 推斷

富士通與 Intel 及英國諮詢公司 Brainpool.AI 合作,建立了合作夥伴關係,為 AI 原型設計者開啟大門。稱作「共同創造研討會」的公司可接觸 Brainpool.AI 的 600 多位頂尖 AI 學者,其就實現預期結果所需的基礎架構元件提供建議。富士通作為整合商,協調其他合作夥伴並建立必要的基礎架構,透過原型設計從 PoC 擴展 AI。

為了使流程更加順暢,富士通建立 AI Test Drive 這個 Web 型應用程式元件、資料服務、監控工具和 SUSE Linux、NetApp 和 Juniper Networks 的 AI 套件專用 AI 基礎架構。此軟體封裝在一個示範叢集,於搭載 Intel® 處理器的伺服器上執行,以便使用者對 AI 設計進行壓力測試,同時保留對其資料的 100% 控制,進而管理、擷取及清理。

可以透過入口網站存取 AI Test Drive 的免費試用版。為了在 AI 使用案例範圍提供一流的模型精確度、延遲性和效能,它使用 Intel® OpenVINO 工具組。
此工具組是一個 AI 模型最佳化套件,可以壓縮及加速在不同環境中產生的不同神經網路軟體,以便在不同硬體上使用。它與 Open Model Zoo 相容,因此可以將預先訓練模型輕鬆匯入原型製作流程中。

圖 1 所示,與同一個未最佳化的 PyTorch FP32 模型相比,OpenVINO 將 FP32 BERT 情感分類模型加速了 2.68 倍。

Pytorch FP32 與 OpenVINO FP32 之間的延遲比較
圖 1. OpenVINO 工具組最佳化了富通 Test Drive 平台中不同類型的 AI 推斷。(資料來源:富士通)

「您必須建立一個適合您試圖解決問題的生態系統,」Fitzgerald 表示。「像富士通這樣的組織,可以將其他組織納入其中並涵蓋所有基礎,這就是您獲得最佳團隊來解決問題的方式,」Fitzgerald 如是說。

從業務問題著手

如今各行各業都擔心自己未在邊緣 AI、視覺 AI 和機器學習中搶佔先機。但在被這股風潮席捲之前,請先瞭解該如何避免一窩蜂地隨波逐流,在不屬於自己專長的領域逞能。

「從業務問題著手,」Fitzgerald 建議。「如果您瞭解業務問題所在,接著便能與利害關係人、您信任的合作夥伴與第三方合作,攜手解決那項問題。」

 

insight.tech 編輯副總監 Georganne Benesch 編輯。

作者簡介

Brandon is a long-time contributor to insight.tech going back to its days as Embedded Innovator, with more than a decade of high-tech journalism and media experience in previous roles as Editor-in-Chief of electronics engineering publication Embedded Computing Design, co-host of the Embedded Insiders podcast, and co-chair of live and virtual events such as Industrial IoT University at Sensors Expo and the IoT Device Security Conference. Brandon currently serves as marketing officer for electronic hardware standards organization, PICMG, where he helps evangelize the use of open standards-based technology. Brandon’s coverage focuses on artificial intelligence and machine learning, the Internet of Things, cybersecurity, embedded processors, edge computing, prototyping kits, and safety-critical systems, but extends to any topic of interest to the electronic design community. Drop him a line at techielew@gmail.com, DM him on Twitter @techielew, or connect with him on LinkedIn.

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