Edge AI chip: Edge computing está cambiando el diseño de dispositivos IoT

En esta era de avances tecnológicos y prevalencia de la inteligencia artificial, la ia pasa gradualmente de la nube al lado del dispositivo. Con el creciente número de dispositivos iot, el procesamiento de datos solo en la nube ya no cumple con los requisitos de respuesta en tiempo real, baja latencia y privacidad de datos. Los chips Edge AI, por su parte, son procesadores dedicados que realizan el razonamiento de ia localmente en el dispositivo final, con un núcleo de bajo consumo de energía, baja latencia y alto tiempo real, lo que permite que el dispositivo tome decisiones sin depender de la nube. El chip Edge AI se está convirtiendo gradualmente en un componente clave en el diseño de dispositivos iot. Desde solo cámara con automatización industrial, el chip Edge AI promueve el desarrollo de una nueva generación de hardware inteligente.

Edge AI chip con la nube AI chip

¿Qué es el chip Edge AI?

Los chips Edge AI son algoritmos de inteligencia artificial que se implementan directamente en dispositivos en el borde de la red, sin depender de servidores remotos en la nube para el procesamiento de datos. Ejecute modelos de ia entrenados para completar el razonamiento local, como el reconocimiento de imágenes, la interacción de voz, la detección de anomalías y la percepción del piloto automático.
Dispositivos Edge AI comunes:

• Cámara de seguridad inteligente
• Equipos de monitoreo industrial
• Robots automatizados
• Dispositivos de salud wearable

Mejora la eficiencia operativa del sistema mediante el procesamiento de datos en el lado del dispositivo para una respuesta a nivel de milisegundos, menos transferencia de datos, disponibilidad fuera de línea y menor dependencia de la nube.

¿Qué es el cloud AI chip?

Los chips de ia en la nube son chips de ia de alto rendimiento desplegados en centros de datos y utilizados para la computación en la nube. Los principales trabajos son modelos de entrenamiento de ia y razonamiento de ia a gran escala. Empujar una gran cantidad de datos al modelo para aprender, porque es muy calculador, por lo general se necesitan cientos o miles de chips para correr juntos. Luego, los modelos entrenados se colocan en la nube y cuando el cliente envía la solicitud, la nube devuelve los resultados.

Diferencia entre Edge AI chip y cloud AI chip:

• Edge AI: enfocado en el bajo consumo de energía, baja latencia, procesamiento local de datos, desplegado en terminales para proteger la privacidad y ahorrar ancho de banda.
• En la nube: se centra en gran potencia, alto rendimiento, alta concurrencia y entrenamiento de modelos, pero con alto consumo de energía e implementación en centros de datos.

Dispositivos IoT con Edge AI

Función de Edge AI en los dispositivos IoT

Edge AI puede resolver los problemas que presenta el modelo de computación en la nube tradicional cuando aumentan los dispositivos IoT.
1.Reducción de la latencia
En los sistemas de automatización industrial, si un dispositivo presenta una anomalía, es necesario detectarla y gestionarla en milisegundos. Según el modelo de computación en la nube tradicional, al enviar todos los datos a la nube y recibir el resultado de vuelta, suele producirse latencia. En cambio, los chips de Edge AI pueden realizar los cálculos directamente en el dispositivo, permitiendo la toma de decisiones en tiempo real.
2.Reducción de la presión sobre el ancho de banda de red
Los dispositivos IoT generan una gran cantidad de datos a diario, y su transmisión a la nube para su procesamiento consume mucho ancho de banda de red. Edge AI puede procesar y analizar los datos de forma local, reduciendo considerablemente la demanda de ancho de banda.
3.Mejora de la seguridad y privacidad de los datos
Muchos dispositivos IoT manejan datos sensibles y privados. Edge AI procesa los datos en el propio dispositivo, reduciendo su transmisión externa y aumentando la seguridad del sistema.
4.Aumento de la fiabilidad del sistema
Edge AI puede realizar tareas de cálculo esenciales de forma local, manteniendo el funcionamiento normal del dispositivo incluso en situaciones de inestabilidad de red.

Chips Edge AI habituales en dispositivos IoT

Actualmente se utilizan en dispositivos IoT numerosos chips Edge AI de bajo consumo, alta integración y capacidad de aceleración IA:

• ESP32‑S3: ampliamente empleado en hogares inteligentes y dispositivos IoT, compatible con reconocimiento de voz por IA y procesamiento visual básico.
• Kendryte K210: incorpora una unidad de procesamiento de redes neuronales (KPU), adecuada para aplicaciones de reconocimiento de imágenes y aprendizaje automático.
• STM32H7: plataforma MCU de alto rendimiento capaz de ejecutar algoritmos de IA embebidos.

Mediante estos chips Edge AI se ejecutan modelos de aprendizaje automático de forma local, logrando funciones como reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz y análisis de datos.

Evolución futura de Edge AI

Con el progreso científico y tecnológico, la tecnología de inteligencia artificial y la tecnología de semiconductores continúan madurando, los chips Edge AI se están desarrollando en la dirección de menor consumo de energía, mayor poder de cálculo, tamaño más pequeño y mayor integración. En el futuro, Edge AI será una de las tecnologías centrales en el diseño de dispositivos inteligentes y sistemas IoT.

Preguntas frecuentes frecuentes

1. ¿Por qué Edge AI es importante para dispositivos IoT?

• Implementación de procesamiento de datos en tiempo real
• Reducir el consumo de ancho de banda de red
• Mayor fiabilidad del sistema
• Seguridad de datos mejorada y protección de privacidad

2. ¿Cuáles son las características del chip Edge AI?

• Diseño de baja potencia
• Acelerador de ia integrado (NPU)
• Soporte para modelos de aprendizaje automático
• Capacidad de procesamiento de datos eficiente
• Adecuado para sistemas embebidos

Los chips Edge AI comunes incluyen esp32-s3, Kendryte K210 y STM32H7, entre otros.