Qu'est-ce que l'edge computing ?
L’edge computing est une méthode qui traite les données sur ou près de l’appareil qui les produit, au lieu d’un centre de données cloud distant.
Définition
Shi et ses coauteurs définissent l’« edge » comme toute ressource de calcul et de réseau située sur le chemin entre les sources de données et les centres de données cloud. Un smartphone, une passerelle domestique et un micro-centre de données peuvent tous être un edge. Le raisonnement est que le calcul doit se faire près des sources de données.
Le NIST emploie un sens plus restreint. Dans la SP 500-325 du NIST, l’edge computing est la couche des appareils terminaux et de leurs utilisateurs, avec un calcul local sur un capteur ou un appareil similaire. Le NIST indique aussi qu’il n’existait pas de consensus sur la manière dont les termes edge, fog et apparentés se distinguent. Vérifiez quel sens une source emploie.
Pourquoi on l’utilise
Shi et ses coauteurs citent quatre préoccupations que l’edge computing peut traiter :
- le temps de réponse
- l’autonomie de la batterie
- le coût de la bande passante
- la sûreté et la confidentialité des données
Ils donnent un exemple tiré de l’aviation. Un Boeing 787 génère environ 5 Go de données par seconde. La bande passante entre l’avion et un satellite ou une station de base ne suffit pas pour tout transmettre.
Matériel et taille des modèles
Les appareils de périphérie fonctionnent souvent avec une alimentation limitée. NVIDIA annonce pour le module Jetson AGX Orin jusqu’à 275 TOPS (INT8 épars), avec une puissance configurable entre 15 W et 60 W. Le Jetson Orin Nano est annoncé à jusqu’à 40 TOPS, avec une puissance de 7 W à 15 W.
Un réseau de neurones entraîné est souvent trop volumineux pour un tel matériel. La quantification stocke les poids et les activations dans un type à précision réduite, comme l’entier sur 8 bits (INT8). NVIDIA indique que la quantification réduit la taille du modèle et accélère le calcul.
Edge computing et inspection d’aérodrome
Nous n’avons trouvé aucune norme ni étude publiée qui relie l’edge computing à une tâche d’inspection d’aérodrome précise. Les images par drone de feux, d’obstacles et de chaussées peuvent être traitées sur le drone, sur un ordinateur de l’aérodrome ou dans le cloud.
Foire aux questions
- Quelle est la différence entre l'edge computing et le fog computing ?
- Le NIST décrit l'edge computing comme la couche des appareils terminaux et de leurs utilisateurs, avec un calcul local sur un capteur ou un appareil similaire. Le fog computing est une hiérarchie de nœuds entre la périphérie et le cloud. Certains auteurs traitent les deux termes comme interchangeables, et le NIST note qu'aucun consensus sur cette distinction n'existait lorsqu'il a rédigé la SP 500-325 en 2018.
- Pourquoi traiter les données en périphérie ?
- Le traitement en périphérie peut réduire le temps de réponse, la consommation de la batterie, le coût de la bande passante et l'exposition des données privées. Ce sont les quatre avantages cités dans l'enquête de l'IEEE de 2016 par Shi et ses coauteurs. L'avantage le plus important dépend de l'application.
- Comment un grand réseau de neurones fonctionne-t-il sur un petit matériel de périphérie ?
- La quantification est une méthode. Elle stocke les poids et les activations du modèle dans un type à précision réduite, comme l'entier sur 8 bits (INT8). NVIDIA indique que cela réduit la taille du modèle et accélère le calcul dans TensorRT.
Références
- shi-edge-2016
- Edge Computing: Vision and Challenges IEEE Internet of Things Journal, vol. 3, no. 5, October 2016 (W. Shi, J. Cao, Q. Zhang, Y. Li, L. Xu)
- nist-sp-500-325
- NIST Special Publication 500-325, Fog Computing Conceptual Model NIST
- nvidia-jetson-orin
- NVIDIA Jetson Orin NVIDIA
- nvidia-tensorrt-quantization
- NVIDIA TensorRT documentation, Working with Quantized Types NVIDIA
Ceci est une entrée de référence. TarmacView fournit des services d'inspection par drone et ne vend pas l'équipement ou les matériaux décrits dans ce glossaire.
