От AlphaGo до ChatGPT — прогресс в области искусственного интеллекта впечатляет своими масштабами. Однако за красивым фасадом скрывается серьезный разрыв между возможностями современных моделей и реальными условиями их применения. Возьмем, к примеру, GPT-3 с его (уже не такими впечатляющими) 175 миллиардами параметров, требующими 800 ГБ памяти. Такие модели существуют только в лабораториях вроде OpenAI. Что уж говорить о запуске подобных систем на устройствах с ограниченными ресурсами.

При этом именно edge-устройства генерируют львиную долю данных — по прогнозам Gartner, к концу этого года около 75% корпоративной информации будет поступать не из традиционных дата-центров или облака, а с периферийных устройств. Обработка такого объема данных в облаке создает серьезную нагрузку на каналы передачи и увеличивает задержки.

Граничный ИИ (EdgeAI) предлагает элегантное решение: перенести вычисления ближе к источнику данных. Это позволяет обрабатывать информацию локально, без подключения к сети, что критично для систем, требующих мгновенной реакции.

Но как уместить современные AI-модели в устройства с ограниченными ресурсами? Об этом и поговорим в статье.

Как уместить ИИ на edge-устройствах