Akcelerator Edge AI to specjalizowany układ elektroniczny (chip, moduł lub karta), który przyspiesza wykonywanie zadań sztucznej inteligencji (głównie inferencji, czyli wnioskowania z gotowego modelu) bez potrzeby korzystania z chmury, bezpośrednio na urządzeniu końcowym (ang. edge) – np. kamerze, robocie, sensorze, urządzeniu IoT lub komputerze przemysłowym.
🧠 Kluczowe cechy:
| Cecha | Opis |
|---|---|
| Lokalne działanie (on-device) | Uruchamia modele AI lokalnie, bez połączenia z Internetem lub serwerem |
| Zoptymalizowany pod AI | Przyspiesza operacje typowe dla sieci neuronowych (macierze, konwolucje, ReLU, itp.) |
| Niska latencja | Szybka odpowiedź – istotna w czasie rzeczywistym (np. dla kamer czy robotów) |
| Energooszczędność | Zwykle pobiera od 1 do 15 W, co umożliwia zasilanie bateryjne lub pasywne chłodzenie |
| Mały rozmiar / embedded | M.2, Mini PCIe, USB, SOM – pasuje do urządzeń wbudowanych |
🏗️ Typy akceleratorów Edge AI:
| Typ | Opis | Przykłady |
|---|---|---|
| ASIC (Application-Specific IC) | Chip zaprojektowany specjalnie pod AI | Hailo-8, Google Edge TPU |
| NPU (Neural Processing Unit) | Specjalny procesor do AI – często w SoC | Kneron KL720, Huawei Ascend |
| VPU (Vision Processing Unit) | AI do przetwarzania obrazu/wideo | Intel Movidius (NCS2) |
| GPU (Graphics Processing Unit) | Uniwersalny akcelerator AI (i grafiki) | NVIDIA Jetson (Orin, Xavier) |
| FPGA z AI | Programowalna logika + bloki AI | AMD Xilinx Kria, Versal |
🎯 Główne zastosowania:
-
Rozpoznawanie obrazów i wideo (np. osoby, pojazdy, defekty)
-
Analiza dźwięku (np. polecenia głosowe, anomalie)
-
AI w robotach, pojazdach, urządzeniach IoT
-
Monitoring i bezpieczeństwo (kamery CCTV, edge NVR)
-
Diagnostyka przemysłowa i medyczna
✅ Przykład działania:
➡️ Kamera monitoringu z akceleratorem Edge AI może:
-
Wykrywać twarze i tablice rejestracyjne
-
Śledzić ruch obiektów
-
Wysyłać tylko istotne zdarzenia (nie cały strumień wideo)
➡️ Wszystko to lokalnie, bez serwera ani chmury