基于云边协同的计算机视觉推理机制.docx

"基于云边协同的计算机视觉推理机制" 计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，近年来在公共安全、交通管理、城市治理、政府决策、医疗健康等领域取得了巨大进步。计算机视觉算法基于云侧或边缘侧服务器进行推理，但单独使用云侧或边缘侧服务器进行推理面临网络时延导致服务时效性差的问题，极大影响用户体验。因此，基于云边协同的计算机视觉推理机制提供了一种新的尝试。 云边协同是融合通信、算力、数据存储、应用服务的分布式开放平台，相对于云侧的全局性、长周期、高时延、大数据的计算特点，边缘计算的短周期特性可以更好地支持本地业务。云边协同的推理机制不同于传统的云边协同，除业务、数据、服务等协同外增加了算法协同。算法协同具备算力资源分配、准确率验证、模型分区调用等机制。 本文着重介绍基于 AI 技术的推理性能优化方法，从系统以及模型等层面阐述推理性能优化的一般方法，并从实际应用出发，给出了具体优化的实践案例和取得的部分成果以及对未来发展方向的一些展望和思考。 云侧推理的现状与挑战：深度学习在图像领域的应用飞速发展，但云侧计算中心数据处理能力也将迅速耗尽。云侧推理模式在数据安全与保护方面有着先天性的不足，对于某些数据不出局的业务，云侧推理则无法有效满足需求。 边缘侧推理的现状与挑战：受限于边缘侧资源限制，深度学习在边缘侧网络上有两个主要研究优化方向：首先在算法模型规模上尝试新的模型部署技巧，这类方式可以通过减少网络中的模型参数实现；其次尝试使用边缘侧服务器的计算资源，提高边缘侧服务器的服务执行效率。 计算机视觉推理机制的优化方向：云边协同的推理机制弥补边缘侧算力不足导致的低准确率现象，避免数据短时增长带来的算力波峰，减少云侧带宽压力，提升服务速率，解决数据不出域问题，有效地提高了系统稳定性和资源的整体使用效率。 本文介绍了基于云边协同的计算机视觉推理机制的实现方法和优化方向，为计算机视觉领域的研究和应用提供了一些有价值的参考和思考。