El impacto de la computación en el borde en la próxima generación de computadoras

Tabla de contenido:

1. Introducción
2. ¿Qué es la computación en el borde?
3. Impacto de la inteligencia artificial en la computación en el borde
4. Tecnologías emergentes en la computación en el borde
   1. Centros de datos en el borde
   2. Máquinas autónomas
5. Importancia de la arquitectura de cómputo en el borde
   1. Un enfoque integral
   2. Aceleradores de aprendizaje profundo
   3. Extensiones de ISA de CPU
   4. FPGAs y CGRAs
6. Herramientas y bibliotecas para acelerar la adopción de la computación en el borde
   1. Biblioteca 2DNN2
   2. Compilador de inferencia de aprendizaje profundo NVIDIA TensorRT
   3. Kit de transferencia de aprendizaje y kit de torre de NVIDIA
7. Modelos pre-entrenados y optimizados para aplicaciones específicas
   1. Metropolis para análisis de video
   2. Isaac para robótica
   3. Clara para imágenes médicas
   4. Jarvis para IA conversacional
   5. Aerial para redes 5G
8. Desafíos y soluciones en la computación en el borde
   1. Optimización del procesamiento previo y posterior
   2. Gestión de dispositivos en el campo
9. Conclusiones
10. Recursos

💻 Impacto de la inteligencia artificial en la computación en el borde

La computación en el borde ha experimentado un crecimiento significativo en los últimos años gracias al avance de la inteligencia artificial (IA). Antes de profundizar en cómo la IA ha impactado esta área, es importante comprender qué es la computación en el borde y las tecnologías emergentes asociadas a ella.

1. Introducción

La computación en el borde se refiere al procesamiento y análisis de datos cerca de la fuente de captura, en lugar de enviarlos a la nube para su procesamiento. Esto permite una mayor velocidad de respuesta y un menor consumo de ancho de banda. En lugar de depender únicamente del procesamiento en la nube, la computación en el borde distribuye el procesamiento entre dispositivos locales, como gateways y servidores de borde, y dispositivos autónomos, como robots y cámaras de vigilancia.

2. ¿Qué es la computación en el borde?

La computación en el borde es la respuesta al crecimiento exponencial de dispositivos conectados a Internet de las cosas (IoT) y a la necesidad de un procesamiento ágil en tiempo real. Esta tecnología permite realizar el procesamiento de datos y tomar decisiones en el lugar donde se generan los datos, lo que ofrece ventajas como una menor latencia y una mayor privacidad y seguridad de los datos.

3. Impacto de la inteligencia artificial en la computación en el borde

La inteligencia artificial ha tenido un impacto significativo en la computación en el borde, ya que ha permitido el desarrollo de algoritmos y modelos de aprendizaje automático que pueden ejecutarse de manera eficiente en dispositivos de baja potencia. Esto ha llevado a un aumento en la capacidad de los dispositivos en el borde para realizar tareas complejas, como el reconocimiento de objetos, el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático..

4. Tecnologías emergentes en la computación en el borde

4.1. Centros de datos en el borde

Los centros de datos en el borde, también conocidos como servidores de borde o gateways, son dispositivos que se encuentran en la proximidad física de los dispositivos de captura de datos. Estos centros de datos en el borde permiten un procesamiento más rápido de los datos, reduciendo la latencia y el consumo de ancho de banda al procesar los datos más cerca de su origen.

4.2. Máquinas autónomas

Las máquinas autónomas, como los robots de entrega, los robots de servicio y los brazos industriales, son otro ejemplo de tecnología emergente en la computación en el borde. Estas máquinas utilizan la inteligencia artificial para realizar tareas en tiempo real y tomar decisiones basadas en la información capturada por sus sensores. Con la inteligencia artificial en el borde, estos dispositivos pueden funcionar de manera autónoma y adaptarse a diferentes situaciones.

5. Importancia de la arquitectura de cómputo en el borde

Una arquitectura de cómputo eficiente es fundamental para aprovechar al máximo las capacidades de la inteligencia artificial en la computación en el borde. A continuación, se presentan algunos aspectos clave a considerar en la arquitectura de cómputo en el borde.

5.1. Un enfoque integral

La arquitectura de cómputo en el borde debe considerar no solo el procesador y la estructura de hardware, sino también las herramientas y bibliotecas necesarias para acelerar el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial. Es fundamental invertir tanto en hardware como en software para lograr un rendimiento óptimo.

5.2. Aceleradores de aprendizaje profundo

Los aceleradores de aprendizaje profundo, como las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y los procesadores de aprendizaje profundo (DPU), son clave para acelerar la inferencia de la inteligencia artificial en la computación en el borde. Estos dispositivos especializados pueden ejecutar algoritmos de aprendizaje profundo de manera más eficiente que los procesadores convencionales.

5.3. Extensiones de ISA de CPU

Las extensiones de conjunto de instrucciones de CPU para acelerar la inteligencia artificial también son importantes en la computación en el borde. Estas extensiones permiten realizar cálculos más rápidos y eficientes en las tareas de inteligencia artificial, aprovechando al máximo el potencial de los procesadores de propósito general.

5.4. FPGAs y CGRAs

Los dispositivos programables de matrices de puertas programables en campo (FPGAs) y las arquitecturas reconfigurables de grano grueso (CGRAs) son otras opciones para acelerar la computación en el borde. Estas tecnologías permiten una mayor flexibilidad y reconfigurabilidad en el procesamiento de datos, lo que puede mejorar el rendimiento de la inteligencia artificial en el borde.

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