Выбор ускорителя AI Right Ascend для вывода по краю

Вы сталкиваетесь с множеством вариантов при выборе Ascend AI Accelerators для вывода по краю. Вы должны соответствовать потребностям вашего приложения в производительности, мощности и стоимости с правильными аппаратными функциями. Edge AI очень быстро растет. Мировой рынок достиг$20,78 млрдВ 2024 году с CAGR 21,7%. Многие приложения теперь требуют времени отклика менее 50 миллисекунд. AI-вывод в реальном времени имеет значение для интеллектуальных камер, транспортных средств и роботов. Ascend AI Accelerator работает как с облачными, так и с облачными системами, обеспечивая гибкость. Вы найдете много моделей. Каждый из них подходит для различных задач, таких как анализ изображений, большие языковые модели или жесткие условия.

Совет: Сосредоточьтесь на своем примере использования и окружающей среде, чтобы найти наилучший вариант.

Ключевые выходы

• Сначала определите потребности вашего приложения. Сосредоточьтесь на производительности, мощности и стоимости, чтобы выбрать правильный Ascend AI Accelerator.
• Рассмотрим форм-фактор ускорителя. Выберите размер, который соответствует вашей среде развертывания, будь то компактный для дронов или больший для центров обработки данных.
• Оценка энергетической эффективности. Выбирайте ускорители, которые минимизируют потребление энергии, снижая затраты и продлевают срок службы устройства, особенно для краев.
• ПроверитьСовместимость с программными фреймворками. Убедитесь, что ваши модели ИИ безупречно работают с популярными инструментами, такими как TensorFlow и PyTorch, чтобы избежать проблем с интеграцией.
• Проверьте свои модели ИИ на выбранном оборудовании. Этот шаг гарантирует, что производительность соответствует требованиям к скорости и точности перед полным развертыванием.

Обзор ускорителей Ascend AI

Семейство продуктов

Вы можете найти много вариантов вМодельный ряд ускорителей Ascend AI. Эти платформы помогают запускать задачи AI на краю и в облаке. КаждыйСемейство продуктовИграет особую роль. Некоторые платформы сосредоточены на выводе краев, в то время как другие поддерживают облачные рабочие нагрузки AI.

Вы можете использовать эти платформы дляСоздание гибких AI решений. Ускорители Ascend ai дают вам возможность быстро обрабатывать данные. Вы можете выбрать подходящие платформы для своих нужд, хотите ли вы запускать ai на краю или в облаке.

Интеграция Edge и облака

Ускорители Ascend ai хорошо работают как с облачными, так и с облачными платформами. Вы можете развернуть модели AI на разных устройствах и получить быстрые результаты. Некоторые ускорители имеют небольшие размеры и вписываются в компактные системы. Другие работают на больших серверах для тяжелых рабочих нагрузок AI.

Вот некоторые ключевые модели и устройства, которые вы можете использовать для вывода по краям:

• Ascend 310: Этот чип является частью диапазона Atlas. Вы можете использовать его для многих приложений AI.
• Atlas 200: этот компактный модуль ускорителя AI обеспечивает до16 терафлопс вычислительной мощности. Он использует всего от 8 до 13,8 Вт.
• Atlas 500: Это краевой вариант обеспечивает 16 терафлопс (INT8) или 8 терафлопс (FP16). Он поддерживает обработку в реальном времени и использует от 25 до 40 Вт.

Вы можете смешивать и сочетать эти платформы в соответствии с вашим проектом. Ускорители Ascend ai помогают создавать интеллектуальные системы, которые быстро реагируют. Вы можете запускать задачи AI на краю для получения быстрых результатов или отправлять данные в облако для более глубокого анализа.

Примечание: Вы всегда должны проверять мощность и производительность каждого ускорителя, прежде чем выбрать платформу. Это поможет вам получить наилучшие результаты для вашего приложения AI.

AI вывод на краю

Умозаключения в реальном времени

Вам нужны быстрые и надежные ответы для многих современных приложений. ИИ-вывод на границе позволяет обрабатывать данные близко к тому месту, где они созданы. Такой подход приносит несколько важных преимуществ:

• Обработка в реальном времени: Вы получаете немедленные результаты, потому что устройство обрабатывает данные локально. Это имеет решающее значение для AI-вывода в реальном времени в интеллектуальных камерах, автономных транспортных средствах и мониторинге здравоохранения.
• Конфиденциальность и безопасность: Вы храните конфиденциальную информацию на устройстве, что снижает риск утечки данных во время передачи.
• Эффективность пропускной способности: вы отправляете меньше данных в облако, что экономит сетевые ресурсы и снижает затраты. Это помогает в отдаленных районах с ограниченным подключением.
• Масштабируемость: Вы можете добавить больше устройств края как ваши потребности растут. Это не перегружает ваши центральные системы.
• Энергоэффективность: пограничные устройства потребляют меньше энергии, потому что они избегают постоянной передачи данных.
• Работа в автономном режиме: ваш вывод AI может продолжать работать, даже если интернет-соединение падает.

Совет: AI-вывод в реальном времени на краю уменьшает задержку. Вы получаете более быстрые решения и лучший пользовательский опыт.

Аппаратное ускорение

Вы можете повысить производительность вывода AI с помощьюАппаратное ускорение. Специальные чипы, такие как графические процессоры, обрабатывают множество задач одновременно. Это делаетОбработка в реальном времениВозможно для требовательных рабочих нагрузок AI. Вы видите это в действии с помощью видеоаналитики в реальном времени для обеспечения безопасности, прогнозного обслуживания на заводах и автоматизированных проверок качества на производстве.

Аппаратное ускорение позволяет быстро анализировать данные и принимать решения, не дожидаясь облачных серверов. Это уменьшает задержку и сохраняет вашу информацию конфиденциальной. Вы также улучшаете использование энергии и поддерживаете больше рабочих нагрузок AI на каждом устройстве. При правильной оптимизации вы можете выполнять сложные задачи вывода плавно и надежно.

Примечание. Аппаратное ускорение является ключевым для AI-вывода в реальном времени. Это поможет вам удовлетворить строгие требования к задержке и справиться с тяжелыми рабочими нагрузками AI на краю.

Критерии отбора

Выбор правильного ускорителя Ascend AI для вывода по краю означает, что вы должны учитывать несколько важных факторов. Вы хотите убедиться, что ваши приложения AI работают бесперебойно и соответствуют вашим целям по стоимости, энергоэффективности и производительности. Вот основные критерии, которые вы должны учитывать:

Производительность

Вам нужно сопоставить производительность ускорителя с вашими приложениями AI. Некоторые задачи, такие как анализ изображений или вывод видео, требуют высокой вычислительной мощности. Другие, такие как простыеДатчикОбработка данных, нужно меньше. Вы должны проверить количество терафлопс,ПамятьПропускная способность и поддерживаемые типы данных. Быстрый вывод помогает вашим приложениям реагировать в режиме реального времени. Если вы работаете с большими языковыми моделями или сложными рабочими нагрузками AI, вам нужен ускоритель с высокой производительностью. Вы также должны посмотреть, насколько хорошо ускоритель обрабатывает несколько задач одновременно.

Совет: Всегда проверяйте свои модели AI на целевом оборудовании, чтобы увидеть, соответствует ли скорость вывода вашим требованиям.

Энергоэффективность

Энергоэффективность имеет решающее значение для развертывания на границе. Вы хотите, чтобы ваши приложения AI работают в течение длительного времени без перегрева и разряжения батарей. Ascend 910C выделяется своей энергоэффективностью. Он использует около310 Вт, Что помогает снизить общую стоимость владения. Другие ускорители, такие как NVIDIA H100, предлагают большую производительность, но потребляют гораздо больше энергии. Вы должны сравнить использование энергии каждого ускорителя и выбрать тот, который соответствует вашим потребностям развертывания. Более низкое энергопотребление означает меньше тепла и более длительный срок службы устройства.

• Ascend 910C обеспечивает высокую энергоэффективность для вывода по краям.
• Более низкое потребление энергии помогает снизить затраты и поддерживает устойчивые приложения AI.
• Высокая энергоэффективность означает, что вы можете развернуть больше устройств, не увеличивая свой энергетический бюджет.

Форм фактор

Форм-фактор ускорителя влияет на то, где вы можете развернуть свои приложения AI. Вам нужно выбрать размер и форму, которая соответствует вашей среде. Некоторые ускорители маленькие и легкие, идеально подходят для дронов или камер. Другие больше и лучше всего работают в краях серверов или центров обработки данных. В таблице ниже показаны различные форм-факторы и их влияние на развертывание:

Вы должны выбрать форм-фактор, который соответствует вашему пространству развертывания и потребностям ваших приложений AI.

Стоимость

Стоимость является основным фактором, когда вы выбираете ускоритель для вывода края. Вам нужно посмотреть на цену оборудования, стоимость энергии и стоимость обслуживания. Некоторые ускорители стоят дороже, но со временем экономят деньги из-за лучшей энергоэффективности. Ascend 910C, например, предлагает хорошую энергоэффективность, что снижает общую стоимость владения. Вы также должны учитывать стоимость лицензий и поддержки программного обеспечения. Если вы планируете масштабировать свои AI-приложения, вам нужно подумать о стоимости добавления дополнительных ускорителей.

• Стоимость оборудования влияет на ваш бюджет для приложений AI.
• Стоимость энергии влияет на долгосрочную экономию.
• Расходы на техническое обслуживание включают обновление и ремонт.
• Общая стоимость владения сочетает в себе все эти факторы.

Примечание: Всегда рассчитывайте общую стоимость, прежде чем выбрать ускоритель. Это поможет вам избежать сюрпризов и поддерживать бесперебойную работу ваших AI-приложений.

Совместимость

Совместимость с вашим существующим оборудованием и программным обеспечением имеет важное значение. Вы хотите, чтобы ваши приложения AI работали с популярными фреймворками, такими как TensorFlow и PyTorch. Платформы Ascend поддерживают эти фреймворки, что упрощает интеграцию. Huawei имеетCANN с открытым исходным кодомЧтобы помочь разработчикам отойти от западных чипмейкеров. Экосистема все еще растет, поэтому вы можете столкнуться с некоторыми проблемами. Huawei также предоставляет адаптеры для моделей PyTorch на Ascend NPU. Этот акцент на интероперабельность помогает переключаться без потери поддержки ваших приложений AI. MindSpore предлагает еще один вариант для создания и управления рабочими нагрузками AI.

• Ascend поддерживает TensorFlow, PyTorch и MindSpore для приложений ai.
• Инструменты с открытым исходным кодом помогут вам перенести рабочие нагрузки вывода.
• Совместимость снижает затраты на интеграцию и ускоряет развертывание.

Совет: Проверьте совместимость ваших моделей AI и программного обеспечения, прежде чем выбрать ускоритель. Это экономит ваше время и затраты во время развертывания.

Соответствие требованиям приложения

Вы всегда должны соответствовать критериям выбора для ваших конкретных приложений AI. Если вы работаете с анализом изображений или видео, вам нужна высокая производительность и энергоэффективность. Для больших языковых моделей вам нужно больше памяти и вычислительной мощности. Экологические условия также имеют значение. Некоторые ускорители лучше работают в суровых или отдаленных местах. Вы должны перечислить свои требования и сравнить их с особенностями каждого акселератора.

• Для вывода в реальном времени для камер и дронов требуются компактные, энергоэффективные ускорители.
• Применениям здравоохранения и транспорта могут потребоваться более крупные форм-факторы и более высокая производительность.
• Стоимость и совместимость влияют на скорость развертывания и масштабирования приложений AI.

Помните: лучший ускоритель для вашего вывода о границах зависит от ваших потребностей приложения, ограничений затрат, целей энергоэффективности и совместимости с существующими системами.

Сравнение моделей

Выбор правильного Ascend AI Accelerator для вывода по краям означает понимание того, что предлагает каждая модель. Вы хотите, чтобы ваше приложение соответствовало лучшему оборудованию. Давайте рассмотрим четыре популярных варианта: Ascend 310, Ascend 910C, Atlas 200 и Atlas 500 Pro.

Восхождение 310

Ascend 310 обеспечивает баланс производительности и эффективности. Вы можете использовать его во многих сценариях edge ai. Этот чип хорошо работает на небольших устройствах и поддерживает обработку в реальном времени. Он обрабатывает до200 лиц или объектовСразу, что делает его отличным для безопасности и мониторинга.

Вы можете развернуть Ascend 310 в местах, где вам нужен быстрый вывод, но у вас ограниченное пространство или мощность. Он хорошо подходит для интеллектуальных камер, дронов и систем розничной торговли.

Ascend 910C

Ascend 910C отличается высокой вычислительной мощностью и энергоэффективностью. Вы получаете до320 терафлопс производительности FP16. Этот чип использует около 310 Вт, что ниже, чем у многих конкурирующих графических процессоров. Он хорошо работает для глубокого обучения и больших AI-моделей.

Вы можете использовать Ascend 910C для требовательных рабочих нагрузок AI. Он лучше всего подходит для конечных серверов или центров обработки данных, где вам нужна высокая производительность и более низкие затраты на электроэнергию. Эта модель идеально подходит для обучения и запуска больших AI-моделей в режиме реального времени.

Примечание: Ascend 910C конкурирует с топовыми графическими процессорами, такими как NVIDIA A100 и H100. Вы получаете высокую производительность и экономите на энергии.

Атлас 200

Atlas 200 представляет собой компактный модуль ускорителя AI. Речь идет оПоловина размера кредитной карты. Вы можете использовать его в оконечных устройствах, таких как камеры, роботы и дроны. Этот модуль поддерживает 16-канальную аналитику HD-видео в реальном времени. Вы получаете сильную обработку ai в небольшой упаковке.

• Вы можете установить камеры Atlas 200 для интеллектуального наблюдения.
• Он хорошо работает в роботах для принятия решений в реальном времени.
• Дроны используют Atlas 200 для навигации и мониторинга с помощью AI.

Atlas 200 выдерживает жесткие условия. Он работает при температурах от-20 ° C до 55 ° C и может выдерживать удары и вибрации. Это делает его хорошим выбором для наружных или мобильных приложений AI.

Совет: Atlas 200-хороший выбор для AI на краю, особенно в суровых или мобильных условиях.

Атлас 500 Про

Atlas 500 Pro предлагает мощное решение edge ai в размере телеприставки. Вы можете использовать его для видеоаналитики в реальном времени, интеллектуального транспорта и здравоохранения. Это устройство поддерживает до 16 терафлопс (INT8) или 8 терафлопс (FP16) вычислительной мощности. Он использует от 25 до 40 Вт, что делает его энергоэффективным.

Вы можете развернуть Atlas 500 Pro в местах, где вам нужна высокая производительность AI, но нет места для больших серверов. Он хорошо вписывается в умные городские проекты, больницы и транспортные узлы. Вы получаете надежный вывод AI и простую интеграцию с существующими системами.

Основные преимущества Atlas 500 Pro:

• Обеспечивает высокую производительность AI для кромочных приложений.
• Поддерживает аналитику видео и данных датчиков в реальном времени.
• Работает в средах, где пространство и мощность ограничены.

Вызов: Atlas 500 Pro поможет вам вывести продвинутый AI на передний край без необходимости использования громоздкого оборудования.

---

Когда вы сравниваете эти модели, вы видите, что каждая из них соответствует различным потребностям. Ascend 310 и Atlas 200 лучше всего работают на небольших, мобильных или наружных устройствах. Ascend 910C и Atlas 500 Pro дают вам больше мощности для развертывания с большими краями. Вы должны сопоставить свое приложение AI с правильной моделью для достижения наилучших результатов.

Оптимизация

Модель Сжатие

Вы можете заставить свои AI-модели работать быстрее и использовать меньше памяти, используя методы сжатия моделей. Эти методы помогут вам развернуть AI на границе, где ресурсы ограничены. Двумя популярными методами являются:

• Квантование: этот метод снижает точность весов модели. Вы получаете меньшие модели и более быстрый вывод.
• Дистилляция знаний: Вы обучаете меньшую модель, чтобы учиться у большей. Меньшая модель сохраняет хорошую производительность, но требует меньше ресурсов.

Дистилляция знаний позволяет уменьшить ваши модели AI. Вы переносите знания от модели большого учителя к модели маленького студента. Этот процесс поможет вам сэкономить память и ускорить вывод на периферических устройствах.

Вы должны попробовать эти методы, если хотите, чтобы ваши приложения AI хорошо работали на небольших устройствах.

Управление питанием

Вам нужно тщательно управлять мощностью, когда вы запускаете ai на краю. Устройства вроде камер иДатчикиЧасто имеют ограниченное время автономной работы. Вы можете использовать режимы энергосбережения и планировать AI-задачи в периоды низкой активности. Некоторые ускорители Ascend AI поддерживают масштабирование динамического напряжения и частоты. Эта функция позволяет регулировать энергопотребление в зависимости от рабочей нагрузки. Вы также можете контролировать температуру и потребление энергии, чтобы предотвратить перегрев. Хорошее управление питанием помогает поддерживать работу ваших систем AI дольше и надежнее.

Совет: Интеллектуальное управление питанием означает, что ваши устройства AI служат дольше и лучше работают в жестких условиях.

Поддержка программного обеспечения

У вас есть много программных фреймворков и инструментов, которые помогут вам развернуть AI на Ascend AI Accelerators. Эти инструменты облегчают создание, тестирование и оптимизацию ваших моделей.В таблице ниже показаны некоторые популярные варианты:

Вы можете выбрать структуру, которая лучше всего подходит для вашего проекта. MindSpore хорошо работает с процессорами Ascend и дает вам дополнительную производительность. PyTorch и TensorFlow-хороший выбор, если вам нужна гибкость и поддержка сообщества. MindStudio 2,0 поможет вам управлять разработкой AI от начала до конца.

Контрольный перечень решений

Соответствие требованиям

Вы должны убедиться, что ваши требования к приложению соответствуют функциям Ascend AI Accelerator. Начните с перечисления того, что нужно вашему проекту. Подумайте о скорости, мощности, размере, стоимости и поддержке программного обеспечения. Используйте контрольный список ниже, чтобы принять решение:

• Производительность: Вашему приложению нужен быстрый анализ изображений или видео? Проверьте терафлопс и пропускную способность памяти.
• Энергоэффективность: Будет ли ваше устройство работать от батареи или в месте с ограниченной мощностью? Ищите модели с низкой мощностью.
• Форм фактор: Нужен ли вашему проекту небольшой модуль или большая огранная станция? Сопоставьте размер с вашим пространством для развертывания.
• Стоимость: Можете ли вы позволить себеОборудование и техническое обслуживание? Рассчитайте общую стоимость, включая энергию и поддержку.
• Совместимость: Будет ли ваше программное обеспечение работать с такими фреймворками Ascend, как TensorFlow, PyTorch или MindSpore? Убедитесь, что ваши модели работают бесперебойно.

Совет: запишите свои три главных требования. Используйте их для сравнения каждой модели Ascend. Это поможет вам сосредоточиться на том, что наиболее важно для вашего проекта.

Шаги выбора

Выполните следующие действия, чтобы выбрать и развернуть Ascend AI Accelerator:

1. Определите цели вашего приложения. Запишите, что вы хотите, чтобы ваша система ИИ сделала.
2. Перечислите ваши технические потребности. Включите скорость, мощность, размер, стоимость и программное обеспечение.
3. Сравнить модели Ascend. Используйте свой контрольный список, чтобы соответствовать функциям каждой модели.
4. Проверьте свою модель ИИНа выбранном оборудовании. Проверьте, соответствует ли он вашим целям скорости и точности.
5. Обзор мощности и стоимости. Убедитесь, что устройство соответствует вашему бюджету и энергетическому плану.
6. Проверка совместимости программного обеспечения. Подтвердите, что ваши фреймворки и инструменты работают с ускорителем.
7. План развертывания. Решите, где и как вы будете устанавливать устройство.
8. Мониторинг производительности. Отслеживайте результаты и настраивайте настройки для лучшей эффективности.

Примечание: Вы можете повторить эти шаги для каждого нового проекта. Этот процесс поможет вам выбрать правильный ускоритель каждый раз.

---

Вы улучшаете вывод о границе, когда соответствуете потребностям вашего приложения с правильным Ascend AI Accelerator. Вы видите более быстрое обучение, более простые модели и лучшие показатели обнаружения.

Вы должны использовать этот контрольный список:

• Перечислите свои потребности в скорости и мощности.
• Выберите модель, которая соответствует вашему бюджету.
• Проверьте поддержку программного обеспечения.
• План будущих обновлений.

Оставайтесь в курсе по мере развития Edge AI. Новые тенденции, такие как сопроцессоры AI, 5G и IoT, постоянно меняют то, что вы можете сделать.

Часто задаваемые вопросы

Что такое AI-ускоритель Ascend?

Вы используете Ascend AI Accelerator для ускорения задач ИИ. Это помогает вашему устройству быстро обрабатывать данные. Вы получаете лучшую производительность для таких вещей, как анализ изображений и мониторинг видео.

Как мне узнать, какая модель Ascend подходит моему проекту?

Вы указываете свои потребности в скорости, мощности, размере и стоимости. Вы сравниваете эти потребности с особенностями каждой модели. Вы выбираете модель, которая лучше всего соответствует вашим требованиям.

Совет: запишите свои три главных потребности, прежде чем выбирать.

Могу ли я запустить PyTorch или TensorFlow на устройствах Ascend?

Вы можете запускать PyTorch и TensorFlow на большинстве устройств Ascend. Huawei предоставляет адаптеры и инструменты с открытым исходным кодом. ВыПроверьте совместимостьПеред развертыванием моделей ИИ.

Работает ли ускоритель Ascend AI в суровых условиях?

Вы можете использовать некоторыеВосходящие модели, Как Atlas 200, в тяжелых условиях. Эти устройства справляются с жарой, холодом, ударами и вибрацией. Вы проверяете спецификации для каждой модели, чтобы убедиться, что она соответствует вашей среде.

• Atlas 200: Работает от-20 ° C до 55 ° C
• Справляется с ударами и ударами