AI tại biên: tối ưu năng lượng trong quá trình suy luận
• Tầm quan trọng của hiệu quả năng lượng trong suy luận AI:
- Góp phần vào tính bền vững và giảm tác động môi trường
- Tăng hiệu quả chi phí bằng cách giảm chi phí vận hành
- Kéo dài tuổi thọ thiết bị edge, đặc biệt là các thiết bị chạy bằng pin
• Các kỹ thuật để suy luận AI tiết kiệm năng lượng:
- Nén mô hình: cắt tỉa, lượng tử hóa và chưng cất kiến thức để tối ưu hóa mô hình AI
- Tăng tốc phần cứng: sử dụng GPU, TPU và bộ xử lý tiết kiệm năng lượng chuyên dụng
- Hợp tác edge-cloud: cân bằng giữa tính toán trên thiết bị edge và đám mây
• Thách thức trong việc đạt được hiệu quả năng lượng:
- Hạn chế về tài nguyên trên các thiết bị edge
- Cân bằng giữa độ chính xác, hiệu suất và tiêu thụ năng lượng
• Đổi mới trong AI tiết kiệm năng lượng:
- Chip AI tiêu thụ điện năng thấp: hiệu suất cao với mức tiêu thụ điện năng tối thiểu
- Khung edge AI: tối ưu hóa việc triển khai mô hình AI trên thiết bị edge
• Tương lai của AI trên edge:
- Điện toán thần kinh: mô phỏng kiến trúc não người để tăng hiệu quả năng lượng
- Học liên kết: đào tạo mô hình AI cộng tác trên nhiều thiết bị edge
• Lợi ích của việc tập trung vào hiệu quả năng lượng:
- Kéo dài tuổi thọ thiết bị edge
- Giảm chi phí vận hành
- Đóng góp vào tương lai bền vững hơn cho việc triển khai AI
📌 AI trên edge đang phát triển với các giải pháp tiết kiệm năng lượng như chip AI công suất thấp và khung edge AI. Điện toán thần kinh và học liên kết hứa hẹn tương lai bền vững hơn cho AI, cân bằng hiệu suất và tiêu thụ năng lượng trên thiết bị edge.
https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/09/25/ai-on-edge-achieving-energy-efficiency-in-inference-processes/
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
