L’ère de l’IA Edge
ICC, en collaboration avec AAEON, une marque du groupe Asus, s’engage à travailler à la pointe de la technologie informatique, en innovant constamment et en développant de nouvelles solutions pour les clients opérant dans divers domaines. Comme la technologie de l’IA a maintenant un impact croissant sur la façon dont les gens travaillent, nous travaillons à améliorer le matériel qui prendra en charge les systèmes d’IA d’aujourd’hui et de demain. Parce que l’IA nécessite des niveaux incroyables de puissance de traitement, les systèmes d’IA traditionnels fonctionnent en envoyant des données à un serveur cloud pour être traitées. Une décision sur ce que le système doit faire est renvoyée aux appareils connectés. Cependant, il y a quelques problèmes avec cette approche. En raison de la couverture du signal réseau et de la capacité de la batterie dans les appareils mobiles, il n’est pas toujours possible de permettre aux appareils de se connecter au cloud. Lorsque vous envoyez de grandes quantités de données vers le cloud, il existe des problèmes de sécurité potentiels. Enfin, il ne faut peut-être que quelques millisecondes pour que les données soient traitées par un serveur, mais même une telle latence peut être désastreuse pour toutes les applications, y compris la robotique et les systèmes d’aide à la conduite. Avec Edge AI, les appareils traitent les données localement et prennent des décisions opérationnelles en temps réel. En plus d’être plus rapide et plus sûre, l’IA de périphérie peut également aider à réduire la consommation d’énergie.
Qu’est-ce que l’Edge Computing et pourquoi est-ce important ?
Avec le déploiement des appareils IoT et l’arrivée des réseaux sans fil rapides 5G, le placement de l’informatique et de l’analyse à proximité de l’endroit où les données sont créées crée une solution créée par les systèmes Edge Computing. L’Edge Computing transforme la façon dont les données sont traitées, traitées et livrées à partir de millions d’appareils à travers le monde. La demande rapide d’appareils connectés à Internet (IoT) continue de prendre en charge les systèmes Edge Computing ainsi que les nouvelles applications qui nécessitent une puissance de calcul en temps réel.Des technologies de réseau plus rapides, telles que la 5G sans fil, permettent aux systèmes Edge Computing d’accélérer la création ou la prise en charge du traitement vidéo et des applications en temps réel telles que l’analyse, les voitures automatisées, l’intelligence artificielle et la robotique. Alors que les objectifs initiaux de l’edge computing sont de gérer les coûts de bande passante pour les données voyageant sur de longues distances en raison de la croissance des données générées par l’IoT, l’essor des applications en temps réel qui doivent être traitées à la périphérie propulsera la technologie vers l’avant.
QU’EST-CE QUE L’EDGE COMPUTING ?
Le concept d’Edge Computing est défini comme « faisant partie d’une topologie informatique distribuée où l’informatique est située près de la périphérie, où les objets et les personnes produisent ou consomment ces informations ». À un niveau de base, l’Edge Computing rapproche l’informatique et le stockage de données des appareils où ils sont collectés, plutôt que de s’appuyer sur un emplacement central à des milliers de kilomètres. Ceci est fait pour que les données, en particulier les données en temps réel, ne soient pas exposées à des problèmes de latence pouvant affecter les performances d’une application. En outre, les entreprises peuvent économiser de l’argent en effectuant le traitement localement en réduisant la quantité de données qui doivent être traitées de manière centralisée ou dans un emplacement basé sur le cloud. L’Edge Computing a été développé en raison de la croissance exponentielle des appareils IoT se connectant à Internet pour ingérer des informations du cloud ou transmettre des données vers le cloud. De nombreux appareils IoT génèrent d’énormes quantités de données au cours de leurs opérations. Que vous pensiez à des appareils surveillant des équipements de production dans une usine ou à une caméra vidéo connectée à Internet qui envoie des images en direct à partir d’un bureau distant, des problèmes surviennent lorsque le nombre d’appareils transmettant des données en même temps augmente, bien qu’un seul appareil qui génère des données puisse facilement transmettre des données sur un réseau. Au lieu d’un caméscope qui transmet des images en direct, vous pouvez le faire avec des centaines ou des milliers d’appareils. Non seulement la qualité des données est endommagée par la latence, mais les coûts en bande passante peuvent également être énormes. Le matériel et les services d’edge computing aident à résoudre ce problème en tant que ressource de traitement et de stockage locale pour bon nombre de ces systèmes. Par exemple, une passerelle Edge peut traiter des données à partir d’un périphérique Edge, puis réduire les besoins en bande passante en renvoyant uniquement les données pertinentes vers le cloud. Ou il peut renvoyer des données à l’appareil périphérique pour les besoins d’application en temps réel. Ces appareils de périphérie peuvent inclure de nombreuses choses différentes, telles qu’un capteur IoT, l’ordinateur portable d’un employé, le dernier smartphone, une caméra de sécurité et même un four à micro-ondes connecté à Internet dans une salle de repos de bureau. Les passerelles Edge elles-mêmes sont également considérées comme des périphériques Edge au sein d’une infrastructure Edge computing.
Pourquoi l’Edge Computing est-il important ?
Pour de nombreuses entreprises, les économies de coûts à elles seules peuvent être la force motrice derrière la construction d’une architecture Edge Computing. Les entreprises qui ont adopté le cloud pour de nombreuses applications ont peut-être découvert que les coûts en bande passante sont plus élevés que prévu. Néanmoins, le plus grand avantage des applications Edge Computing est la possibilité de traiter et de stocker les données plus rapidement, ce qui permet des applications en temps réel plus efficaces qui sont essentielles pour les entreprises. Avant l’Edge Computing, un smartphone qui scanne le visage d’une personne pour la reconnaissance faciale doit exécuter l’algorithme de reconnaissance faciale via un service basé sur le cloud, et ce processus prend beaucoup de temps à faire. Avec le modèle edge computing, compte tenu de la puissance croissante des smartphones, l’algorithme peut s’exécuter localement sur un serveur ou une passerelle Edge, ou même sur le smartphone lui-même. Des applications telles que la réalité virtuelle et augmentée, les voitures autonomes, les villes intelligentes et même les systèmes d’automatisation des bâtiments nécessitent un traitement et une réponse rapides.
À ce stade, des entreprises comme NVIDIA ont réalisé le besoin de plus de traitement, nous voyons donc de nouveaux modules système qui intègrent des fonctionnalités d’IA intégrées. Par exemple, le dernier module Jetson Xavier NX de la société est plus petit qu’une carte de crédit et peut être placé sur des appareils plus petits tels que des drones, des robots et des dispositifs médicaux. Les algorithmes d’IA nécessitent de grandes quantités de puissance de traitement, de sorte que la plupart fonctionnent via des services cloud. La croissance des chipsets d’IA capables d’effectuer un traitement à la périphérie fournira de meilleures réponses en temps réel dans les applications nécessitant un calcul instantané.
Confidentialité et sécurité
Cependant, comme avec beaucoup de nouvelles technologies, la résolution d’un problème peut en créer d’autres. Du point de vue de la sécurité, les données à la périphérie peuvent être encombrantes, en particulier lorsqu’elles sont traitées par différents appareils qui peuvent ne pas être aussi sécurisés qu’un système centralisé ou basé sur le cloud. À mesure que le nombre d’appareils IoT augmente, il est impératif que le service informatique comprenne les problèmes de sécurité potentiels liés à ces appareils et s’assure que ces systèmes peuvent être sécurisés. Cela inclut le cryptage des données et la garantie que les méthodes de contrôle d’accès correctes et même le tunneling VPN sont utilisés. En outre, différentes exigences de l’appareil pour la gestion de l’alimentation, de l’électricité et de la connectivité réseau peuvent affecter la fiabilité de l’appareil périphérique. Cela rend la gestion de la redondance et du basculement cruciale pour les appareils qui traitent les données à la périphérie afin de s’assurer que les données sont livrées et traitées correctement lorsqu’un seul nœud tombe en panne.
NOUVEL AGENDA 5G...
Partout dans le monde, les opérateurs utilisent les technologies sans fil 5G, qui promettent les avantages d’une bande passante élevée et d’une faible latence pour les applications, permettant aux entreprises de passer d’un tuyau d’arrosage à un tuyau d’incendie avec leur bande passante de données. Au lieu de simplement offrir des vitesses plus élevées et de dire aux entreprises de continuer à traiter les données dans le cloud, de nombreux opérateurs travaillent sur des stratégies d’Edge Computing dans leurs déploiements 5G, en particulier pour fournir des appareils mobiles, des véhicules connectés et autonomes, et un traitement en temps réel plus rapide par lui-même. Alors que l’objectif initial de l’edge computing est de réduire les coûts de bande passante pour les appareils IoT sur de longues distances, il est clair que la croissance des applications en temps réel nécessitant des capacités de traitement et de stockage locales fera progresser la technologie dans les années à venir.
