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邊緣機器學習：2024 年最佳模組內推斷框架
創建於 08.11
在當今這個超連接的世界中，物聯網設備、智能傳感器和連接機器每秒產生大量數據。雖然基於雲的機器學習（ML）曾經主導數據處理，但其缺陷——響應時間慢、高帶寬成本和隱私風險——促使人們轉向邊緣機器學習。在這一轉型的核心是模組內推斷框架：專門的工具，讓機器學習模型能夠直接在邊緣設備上運行，從微小的微控制器到工業傳感器。
邊緣機器學習是什麼？
邊緣機器學習是指在邊緣設備（例如智能手機、可穿戴設備、工廠傳感器或智能家居設備）上本地運行機器學習模型的做法，而不是依賴於遠程雲伺服器。與基於雲的機器學習不同，後者將數據發送到遙遠的伺服器進行處理，邊緣機器學習則在設備本身上處理信息。
模組內推斷框架是使這一切成為可能的軟體工具包。它們優化預訓練的機器學習模型，以便在資源有限的邊緣硬體上高效運行——處理如有限的 CPU 功率、小內存和低電池等限制，同時提供快速、準確的預測（稱為「推斷」）。
在邊緣設備上運行機器學習模型的主要優勢
直接在邊緣設備上運行機器學習模型——這得益於模組內推理框架——提供了一系列好處，使其對現代應用程序不可或缺：
1. 近乎瞬时的决策：边缘设备在本地处理数据，消除了将数据发送到云端并等待响应所造成的延迟。这种低于100毫秒的延迟对于时间敏感的应用至关重要，例如自动驾驶汽车，在那里一瞬间的延迟可能导致事故，或工业机器人，在那里实时调整可以防止设备损坏。
2. 顯著的成本節省：將大量數據傳輸到雲端會產生可觀的帶寬成本，特別是對於擁有數千個物聯網設備的部署。邊緣機器學習通過在本地處理信息來減少數據傳輸，從而降低雲存儲費用和網絡使用。例如，一個擁有10,000個交通傳感器的智慧城市可以通過在設備上分析視頻流來節省高達70%的數據成本。
3. 增強數據安全與隱私：敏感數據——例如來自可穿戴健康監測器的醫療記錄、智能家居中的面部識別數據或專有的工業指標——永遠不會離開邊緣設備。這降低了在傳輸過程中數據洩露的風險，並簡化了遵守GDPR、HIPAA和CCPA等嚴格法規的過程，這些法規要求對個人和敏感信息進行嚴格控制。
4. 在低連接環境中的可靠性：邊緣設備獨立於互聯網接入運行，使其非常適合農業田地、海上石油鑽井平台或農村醫療診所等偏遠地區。即使在連接不穩定或沒有連接的情況下，機器學習模型仍然能夠運行，確保關鍵應用程序如作物健康監測或緊急醫療設備警報的持續功能。
5. 降低能源消耗：通過網絡傳輸數據消耗的電力遠遠超過本地處理。對於電池供電的邊緣設備——例如可穿戴設備、野生動物追蹤器或遠程傳感器——這意味著顯著更長的電池壽命。例如，一個在模塊上運行機器學習模型的健身追蹤器，其電池壽命可以比依賴雲處理的設備延長2-3倍。
6. 可擴展性以應對大規模部署：當同時處理來自數百萬個邊緣設備的數據時，雲伺服器可能成為瓶頸。邊緣機器學習將處理負載分散到各個設備上，使組織能夠在不投資於昂貴的雲基礎設施升級的情況下擴展其物聯網網絡。這使得在大規模場景中，如智能電網或零售分析，跨越數千家商店部署基於機器學習的解決方案成為可行。
為什麼模組內推理框架對邊緣 AI 重要
由模組化框架驅動，邊緣機器學習解決了依賴雲端系統的關鍵問題：
• 更快的響應時間：推理在毫秒內發生，而不是秒——這對於自動駕駛車輛或工業機器人等實時應用至關重要。
• 降低帶寬成本：無需將原始數據發送到雲端，減少數據傳輸費用並避免網絡擁堵。
• 更好的數據隱私：敏感數據（例如，醫療記錄、面部掃描）保留在設備上，降低了洩露風險並簡化了對GDPR、HIPAA和CCPA的合規性。
• 離線功能：無需互聯網運行，適合偏遠地區（農業、油田）或任務關鍵系統。
• 更長的電池壽命：邊緣設備使用的功率低於將數據傳輸到雲端，從而延長可穿戴設備和物聯網傳感器的電池壽命。
2024年最佳模組內推理框架
正確的框架取決於您的硬體（例如，微控制器、GPU）、使用案例和模型類型。以下是最佳選擇：
1. TensorFlow Lite for Microcontrollers
Google 的輕量級框架專為微型邊緣設備（例如，Arduino、Raspberry Pi Pico）設計，內存僅需 2KB。它非常適合處理語音識別、運動檢測和傳感器數據分析的 ML 模型。
主要特點：
• 針對8位元整數運算進行優化（可將模型大小減少高達75%）。
• 預建範例用於常見邊緣任務（例如，關鍵字識別、手勢識別）。
• 支持 C++ 和 Python 以便靈活開發。
最佳用途：小型物聯網設備、可穿戴設備和低功耗傳感器。
2. ONNX 執行時
由微軟及其合作夥伴開發的 ONNX Runtime 是一個跨平台框架，能夠運行 Open Neural Network Exchange (ONNX) 格式的模型。它與各種邊緣硬體（CPU、GPU、FPGA）兼容，並與流行的機器學習庫集成。
主要特點：
• 高效能推理，搭配硬體加速（例如：Intel OpenVINO、NVIDIA TensorRT）。
• 與 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn 模型相容。
• 支持計算機視覺、自然語言處理和物聯網分析。
最佳適用於：多設備部署、混合雲邊緣系統。
3. Apache TVM
一個開源編譯器堆棧，Apache TVM 為任何硬件優化 ML 模型——從智能手機到定制 ASIC。它受到需要對性能進行細粒度控制的開發者的青睞。
主要特點：
• 自動優化模型以提高速度和內存效率。
• 在 CPU、GPU 和專用邊緣芯片（例如 AWS Inferentia、Qualcomm Neural Processing SDK）上部署。
• 適合大規模邊緣部署（例如，智慧城市感測器、零售分析）。
最佳用途：自訂硬體、企業級邊緣網路。
4. Edge Impulse
一個開發者友好的平台，用於構建邊緣機器學習模型，Edge Impulse 將數據收集、模型訓練和部署整合為一個工作流程。這對於沒有深厚機器學習專業知識的團隊來說非常適合。
主要特點：
• 拖放工具用于模型创建（基本操作无需编码）。
• 預訓練模型用於音頻、視覺和傳感器數據（例如，加速度計、溫度）。
• 整合了像 Nordic nRF52840 和 STMicroelectronics STM32 這樣的硬體。
最佳用途：快速原型設計、小型團隊和物聯網初學者。
5. NVIDIA Jetson 推論
專為NVIDIA的Jetson邊緣GPU（例如，Jetson Nano，AGX Orin）設計，這個框架在計算密集型任務（如實時計算機視覺）方面表現出色。
主要特點：
• 針對深度學習模型進行優化（例如，ResNet、YOLO、Faster R-CNN）。
• 處理4K視頻處理和多攝像頭設置。
• 包含用于物体检测、分割和姿态估计的预训练模型。
最佳用途：機器人、無人機、智能零售和自主機器。
如何在現實生活中使用模組內推理框架
模組內框架正在通過將人工智慧直接付諸實踐來改變行業：
• 工業物聯網 (IIoT)：工廠使用 TensorFlow Lite 在感測器上即時檢測設備故障，將停機時間減少 30% 以上。
• 智能家居：語音助手（Alexa、Google Home）使用 ONNX Runtime 進行本地關鍵字識別，將響應時間縮短至 100 毫秒以內。
• 醫療保健：可穿戴設備（例如，心率監測器）使用 Edge Impulse 處理生物識別數據，保持敏感健康數據的私密性。
• 農業：田野中的土壤傳感器使用 Apache TVM 來離線分析濕度水平，優化灌溉並減少水的使用量 20%。
• 自駕車：NVIDIA Jetson 系統本地處理相機/LiDAR 數據，以在 50 毫秒或更短的時間內檢測障礙物——這對安全至關重要。
克服邊緣機器學習挑戰的框架
Edge ML 有挑戰，但現代框架解決了這些問題：
• 硬體限制：TensorFlow Lite 和 ONNX Runtime 使用模型量化（將精度從 32 位降低到 8 位）和剪枝（移除冗餘神經元）以適應小型設備上的模型。
• 跨平台問題：ONNX Runtime 和 Apache TVM 抽象化硬體差異，讓開發者能夠在 CPU、GPU 和自定義晶片上部署模型，幾乎不需要進行更改。
• 緩慢開發：低代碼工具（Edge Impulse）和預先優化的模型庫（NVIDIA NGC）讓團隊能在幾週內從原型轉向生產，而不是幾個月。
模組內推斷的未來趨勢
隨著邊緣設備變得更強大，模組內框架將會演變為：
• 支持複雜任務（例如，微控制器上的即時自然語言處理）。
• 整合聯邦學習（在不共享數據的情況下跨設備訓練模型）。
• 自動化優化（例如，TVM 的 AutoTVM 調整以適應自定義硬件）。
最後的想法
模組內推理框架是釋放邊緣機器學習全部潛力的關鍵，使數十億設備能夠實現實時、私密和高效的人工智慧。在邊緣設備上運行機器學習模型的優勢——從即時決策到成本節省和增強隱私——使其成為現代物聯網和人工智慧策略的基石。無論您是在構建智能傳感器、可穿戴設備還是工業機器人，正確的框架都能將您的邊緣機器學習項目轉變為可擴展的解決方案。
準備好開始了嗎？試試 TensorFlow Lite 用於微控制器或 Edge Impulse 進行快速原型設計，看看邊緣機器學習如何改變您的產品。
常見問題 (FAQs)
• 邊緣機器學習和雲端機器學習有什麼區別？邊緣機器學習在設備上本地運行模型，而雲端機器學習依賴於遠程伺服器。邊緣機器學習提供更低的延遲和更好的隱私。
• 哪個模組框架最適合初學者？Edge Impulse，因為它的拖放工具和預訓練模型。
• 模組內框架可以運行深度學習模型嗎？是的——像 NVIDIA Jetson Inference 和 ONNX Runtime 這樣的框架支持在邊緣硬體上運行深度學習模型（例如，CNNs、RNNs）。
• 模組框架需要網際網路嗎？不—大多數框架可以離線工作，使它們非常適合遠程或低連接區域。
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