云计较的限定：为什么必要边沿的呆板进修
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呆板进修有着很高的处理赏罚需求，而其通讯本钱意味着人们最终必要它在边沿的处所(智妙手机)施展浸染。
现在，人们正在进入由人工智能(AI)驱动的新一轮技能创新期间，呆板进修处于技能最前沿。纵然在本日，呆板进修也是任何装备体验的重要技能，为各类使命、成果、应用措施提供支持。从设惫亓?安详性(如面部解锁、面部辨认和指纹辨认)，到智妙手机摄像头和音频成果(应承用户通过诸如Socratic、Snapchat、FaceApp、Shazam等应用措施得到更智能和风趣的体验)，常常行使各类基于呆板进修的成果由斲丧者提供。 可是，对付建设大量数据的基于呆板进修的使命，这些使命凡是会转移到云端举办处理赏罚，然后再通过操纵发送回装备。譬喻，Socratic和Shazam都在云中行使呆板进修处理赏罚，而不是在装备上。这就带来了一个题目：在装备长举办呆板进修处理赏罚会不会更简朴、更快捷? 可以或许在装备或边沿上执行基于呆板进修的使命，而不是将其发送到云端举办处理赏罚，很多人将其描写为“呆板进修演进的下一个阶段”。有很多重要的限定，功耗、本钱、耽误、隐私等限定身分使得在云端和装备之间往返传输的呆板进修数据不切现实。几年前，呆板进修在边沿规模好像是一个“白昼梦”，而装备的技能创新使它们可以或许处理赏罚计较麋集型使命。 云计较的束缚 云端的呆板进修处理赏罚的全部束缚都是彼此关联的。 起首，处理赏罚云端的呆板进修使命所需的大量数据的功率和本钱是庞大的，更不消说通过不绝增添的带宽需求发生的大量流量。早在2017年，就有人指出，假如每小我私人天天行使他们的Android语音助手三分钟，那么谷歌公司必需将其拥有的数据中心数目翻一番。 而在2019年，谷歌公司也许办理了这一非凡挑衅——究竟上，在最近的集会会议中，谷歌公司暗示可以让500GB语音帮助模式缩小到0.5GB，因此它可以在移动装备上完全运行。然而，它确实声名白云端的呆板进修可以处理赏罚庞大基本办法和经济需求。边沿的呆板进修可以通过镌汰对基于云计较的呆板进修所需的云计较处事和支持基本办法的依靠来减轻这些承担。 用于云端的呆板进修处理赏罚的庞大经济本钱也许最好通过开拓职员的履素来声名。每台装备在处事器长举办一秒钟的计较约莫必要0.00003美元。这显然是一个很是小的本钱，可是当思量到开拓商的方针是尽也许多的受众时，其本钱很快就会开始上升。譬喻，对付一百万台装备，处事器上一秒钟的计较本钱是28美元，即每分钟1680美元。对付以1亿用户为方针的极其乐成应用措施，开拓商将付出每分钟160万美元的用度! 最重要的是，将云计较用于基于呆板进修的使命基础不行行。纵然间隔很近，也必要大量的电力才气将数据发送到云端。在装备上，基于呆板进修的处理赏罚所需的功率量要小得多。 在装备和云端之间往返发送数据将会发生明明的滞后或耽误，大大都基于呆板进修的应用措施，出格是那些对时刻要求严酷的应用措施来说都是不能容忍的。改进耽误开启了基于呆板进修的应用措施可以完成的新成果。譬喻，假如因为发送、处理赏罚、吸取加强视频所耗费的时刻而在云端完成呆板进修处理赏罚，那么Snapchat AR体验是不行能的。 通过慢慢查察流程，可以很好地声名用于云端的呆板进修处理赏罚的耽误题目。在当前的4G收集上以一种方法(从装备到云端)启动数据流提供50ms的理论耽误，这约莫是4个视频帧的耽误。然后，为了处理赏罚云端的呆板进修数据，一个视频帧也许耽误16ms。最后，从云端回流到装备是50ms的耽误。因此，整个进程约莫有10个视频帧的耽误，使得其耽误远远高于提供即时相应设惫亓?呆板进修。5G技能确实有也许将此装备变动为边沿处理赏罚，由于其陈设只有1ms的耽误，但5G技能的普及应用仍必要一段时刻。 最后，云计较与装备之间的一连交互建设了一个更轻易受到隐私威胁的场景。用户可以更轻易地在他们的装备上处理赏罚他们的小我私人数据，而不是将其发送到云端。假如为呆板进修使命天生的数据颠末数百英里达到云端，然后返回到装备并做出抉择，那么很有也许受到影响。根基上，防备进攻用户隐私的最佳要领是确保敏感数据不会分开装备。 开拓职员但愿呆板进修处于边沿 开拓职员的需求最得当边沿的呆板进修处理赏罚。呆板进批改在改变开拓职员编写算法的方法。在以往，针对特定用例必要人工编写代码，这很是耗时，而且行使呆板进修偶然轻易堕落，开拓职员不再必要编写代码。相反，他们建设了一个模子，并用数据集对其举办实习，与人工编写代码对比，这种要领越发强盛。 呆板进修多年来一向为开拓职员所熟知，但首要用于数据中心的高计较装备。直到最近，它才被用于移动装备，由于它们的计较服从变得更高，而且可以或许运行更伟大的呆板进修模子。将最新的装备创新与开拓职员的需求团结起来，使呆板进修成为了首选。设惫亓?呆板进修处理赏罚通过及时处理赏罚和低耽误为开拓职员提供即时功效，同时应承他们在没有收集毗连的环境下执行呆板进修使命。 云计较呆板进修处理赏罚偶然也许是恰当的 尽量面对各类挑衅，但数据处理赏罚的云计较模子意味着可以不绝变动和进级呆板进修算法。因此，任何与云计较交互的装备也可以改造其处理赏罚呆板进修使命的方法。另外，尚有一些必要大量计较，并对时刻不敏感的使命。因此，云计较的耽误并不是一个大题目。其例子包罗无人机的数据处理赏罚，这些无人机为研究、家产、部队提供具体图像或视频输入，可能对患者举办放射学或X射线搜查等医学成像。固然如故很重要，但边沿的呆板进修并不必然是全部基于呆板进修的使命的“一刀切”办理方案。全部参加呆板进修处理赏罚的团队(从开拓职员到原始装备制造商)都必要确定设惫亓?哪些使命能从边沿的呆板进修中获益。 边沿的呆板进修是将来的需求 操作各类基于呆板进修的使命和应用措施的移动装备已经被全天下数十亿人行使。大大都环境下，必要设惫亓?及时相应，而边沿的呆板进修将提供这种相应。用户和开拓职员不但愿依靠云计较技能，由于云计较的功率、本钱、隐私和速率受到限定。对付智能装备来说，此刻还处于起步阶段，但呆板进修将是将来成长的最佳选择。 【编辑保举】
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