Robno računalništvo in strojno učenje izvaja sklepanje neposredno na lokalnih napravah, kar zmanjšuje zakasnitev in porabo pasovne širine, medtem ko usposabljanje strojnega učenja, osredotočeno na oblak, izkorišča zmogljive oddaljene strežnike za gradnjo in izpopolnjevanje ogromnih modelov. Vsak pristop ustreza različnim fazam življenjskega cikla strojnega učenja in različnim operativnim zahtevam.
Lokalno izvajanje modelov strojnega učenja na napravah, kot so telefoni, senzorji in prehodi, za hitro sklepanje z nizko zakasnitvijo.
Usposabljanje in pogosto gostovanje modelov strojnega učenja v oddaljenih podatkovnih centrih s praktično neomejenimi računalniškimi viri.
| Funkcija | Strojno učenje na robu računalništva | Usposabljanje za strojno učenje, osredotočeno na oblak |
|---|---|---|
| Primarni primer uporabe | Sklepanje v realnem času na lokalnih napravah | Usposabljanje modelov v velikem obsegu in centralizirano gostovanje |
| Tipična zakasnitev | 1–10 milisekund | 50–500 milisekund, odvisno od omrežja |
| Računalniški viri | Omejeno (CPE, mikrokrmilniki, NPU) | Praktično neomejeno (gruče GPU/TPU) |
| Lokacija podatkov | Prehod na napravi ali lokalni prehod | Oddaljeni podatkovni centri |
| Potrebe po pasovni širini | Minimalno po uvedbi | Visoka med učenjem in vnosom podatkov |
| Zasebnost in skladnost | Močnejši, saj surovi podatki ostanejo lokalni | Odvisno od certifikatov ponudnika in regije |
| Stroškovni model | Vnaprejšnja strojna oprema, nizke tekoče stroške | Plačilo sproti za izračun in shranjevanje |
| Prilagodljivost | Omejeno na napravo, prilagaja se velikosti flote | Skoraj takojšnje elastično skaliranje |
| Skupni okviri | TensorFlow Lite, ONNX Runtime, PyTorch Mobile | TensorFlow, PyTorch, JAX na upravljanih storitvah v oblaku |
Robno računalništvo pri strojnem učenju (ML) preusmeri sklepanje na samo napravo, pa naj bo to pametni telefon, tovarniški robot ali obcestni senzor. Usposabljanje ML, osredotočeno na oblak, pa težko delo opravlja v oddaljenih podatkovnih centrih, kjer vrste pospeševalnikov obdelujejo terabajte podatkov. Ti dve napravi nista toliko tekmeca, temveč bolj dopolnjujoči se polovici istega cevovoda.
Ko mora avtonomni avtomobil prepoznati pešca, čakanje pol sekunde na odgovor oblaka preprosto ni možnost. Edge ML dostavi odgovore v enomestnih milisekundah, ker je model že naložen na lokalni strojni opremi. Tudi sklepanje v oblaku je lahko hitro, vendar mora vsaka zahteva potovati po omrežju, kar dodaja neizogibno zamudo pri povratnem prenosu.
Usposabljanje osnovnega modela v oblaku lahko zlahka doseže šest- ali sedemmestno številko, vendar plačate le, medtem ko se delo izvaja. Pri uvajanju na robu sistema se stroški vnaprej prenesejo na specializirano strojno opremo, nato pa se tekoči stroški ohranjajo nizki, saj je vsaka inferenca v bistvu brezplačna. Organizacije pogosto združijo oboje: usposabljanje v oblaku in nato končni model prenesejo na tisoče robnih vozlišč.
Hranjenje surovih podatkov v napravi je velika prednost za aplikacije, ki so občutljive na zasebnost, kot sta medicinsko spremljanje ali prepoznavanje obrazov v javnih prostorih. Edge ML se prav tako izogne nalaganju neskončnih video tokov, ki lahko zadušijo omrežja in napihnejo račune za prenos podatkov. Usposabljanje v oblaku pa ima koristi od združevanja različnih naborov podatkov, ki bi jih bilo nepraktično zbirati lokalno.
Robne naprave silijo inženirje, da modele s kvantizacijo, obrezovanjem in destilacijo znanja skrčijo, tako da se prilegajo nekaj sto megabajtom pomnilnika. Usposabljanje v oblaku nima takšne zgornje meje, zato največji modeli s stotinami milijard parametrov živijo izključno v podatkovnih centrih. Umetnost sodobnega uvajanja strojnega učenja je pogosto ugotoviti, kako stisniti velikana, usposobljenega v oblaku, v nekaj, kar lahko robni čip dejansko poganja.
Edge ML deluje tudi ob prekinitvi internetne povezave, zaradi česar je idealen za oddaljene naftne ploščadi, ladje na morju ali podeželske kmetije. Sistemi, osredotočeni na oblak, so odvisni od razpoložljivosti omrežja in časa delovanja ponudnika, čeprav ponujajo lažje okrevanje po nesreči in posodobitve modelov. Številni produkcijski sistemi zdaj uporabljajo rob kot primarno izvajalno okolje, oblak pa kot rezervno možnost ali cevovod za preusmeritev.
Edge ML pomeni, da se učenje izvaja tudi na napravi.
Skoraj vse strojno učenje na robu sistema vključuje usposabljanje v oblaku in lokalno uvajanje končnega modela. Usposabljanje na napravi obstaja, vendar je redko in omejeno na majhne modele ali naloge natančnega nastavljanja.
ML v oblaku je vedno natančnejši od ML na robu.
Natančnost je odvisna od arhitekture modela in učnih podatkov, ne pa od tega, kje se izvaja. Dobro optimiziran robni model se lahko pri svoji specifični nalogi ujema z natančnostjo oblaka, čeprav je lahko manjši po obsegu.
Robno računalništvo popolnoma odpravlja potrebo po oblaku.
Rob in oblak najbolje delujeta skupaj. Oblak obravnava učenje, spremljanje in posodabljanje modelov, rob pa sklepanje v realnem času. Če se popolnoma osredotočimo samo na rob, se običajno odpovedemo zmogljivim cevovodom za preučevanje.
Usposabljanje v oblaku je vedno cenejše od strojne opreme na robu sistema.
Za sklepanje velikih količin v velikem obsegu je lahko rob na zahtevo veliko cenejši kot plačevanje klicev oblačnega API-ja. Točka preloma je odvisna od tega, kako pogosto se model izvaja in koliko podatkov obdela.
Robne naprave ne morejo izvajati sodobnih modelov umetne inteligence.
Zahvaljujoč kvantizaciji in specializiranim nevronskim procesnim enotam (NPU) lahko naprave, kot so najnovejši pametni telefoni, lokalno izvajajo jezikovne modele z milijardo parametrov. Zmogljivost se vsako leto izboljšuje, saj silicij dohiteva.
Izberite strojno učenje na robu računalništva, ko potrebujete odzive v realnem času, zanesljivost brez povezave ali strogo zasebnost podatkov na omejeni strojni opremi. Za usposabljanje strojnega učenja, osredotočeno na oblak, se odločite, ko gradite velike modele, potrebujete elastično računalništvo ali želite orodja za sodelovanje brez upravljanja fizične infrastrukture. Večina resnih uvedb strojnega učenja na koncu uporablja oboje: učenje v oblaku in sklepanje na robu.
Ta primerjava med službama Amazon Web Services in Google Cloud analizira njune ponudbe storitev, cenovne modele, globalno infrastrukturo, zmogljivost, izkušnje razvijalcev ter idealne primere uporabe, kar organizacijam pomaga izbrati oblačno platformo, ki najbolje ustreza njihovim tehničnim in poslovnim zahtevam.
Čakalne vrste mrtvih sporočil in ponovni poskusi v pomnilniku predstavljajo dva bistveno različna pristopa k obravnavanju napak pri obdelavi sporočil v porazdeljenih sistemih, pri čemer čakalne vrste mrtvih sporočil zagotavljajo trajno izolacijo problematičnih sporočil, medtem ko ponovni poskusi v pomnilniku ponujajo lahkotno obnovitev z nizko zakasnitvijo brez dodatnih stroškov vztrajnosti.
Deduplikacija na ravni zahtev obdela vsako dohodno zahtevo posebej, da v realnem času odstrani podvojene podatke, medtem ko deduplikacija na ravni paketov združuje več zahtev in po kopičenju odstrani redundance. Oba pristopa zmanjšata redundanco podatkov, vendar se bistveno razlikujeta po zakasnitvi, porabi virov in idealnih primerih uporabe.
Deljenje podatkov po uporabniškem ID-ju distribuira zapise na podlagi edinstvenih uporabniških identifikatorjev za predvidljive vzorce dostopa, medtem ko deljenje podatkov po geografski lokaciji razdeli podatke po regijah, da se zmanjša zakasnitev in zagotovi skladnost z zakoni o suverenosti podatkov. Obe strategiji rešujeta izzive obsega, vendar optimizirata za bistveno različne prioritete.
Dinamično usmerjanje prometa prilagaja poti zahtev v realnem času glede na stanje strežnika, zakasnitev in obremenitev, medtem ko fiksno usmerjanje zahtev pošlje vsako zahtevo na vnaprej določen cilj ne glede na spreminjajoče se pogoje. Oba pristopa se močno razlikujeta po odpornosti, skalabilnosti in operativni kompleksnosti za sodobne sisteme v oblaku.
