30、边缘AI应用架构设计与模式解析

边缘AI应用架构设计与模式解析

在当今的科技领域，边缘AI应用正变得越来越重要。为了构建高效、可靠的边缘AI系统，我们需要了解各种设计模式和架构，以及如何应对设计过程中可能出现的偏差。本文将深入探讨边缘AI应用的设计模式、架构类型，以及设计过程中需要考虑的偏差问题。

规则与机器学习算法的结合

在边缘AI应用中，我们可以将基于规则的算法和机器学习算法结合使用。例如，领域专家可以设计一个确定性的基于规则的系统来处理一部分决策，而将其他决策传递给机器学习模型。这种结合方式既利用了基于规则系统的可解释性优势，又发挥了机器学习模型处理规则未涵盖的特殊情况的能力。

复杂应用架构与设计模式

基础的应用架构可以与不同的硬件架构相结合，以构建更复杂的系统，从而带来有价值的优势。以下是几种常见的设计模式：
1. 异构级联（Heterogeneous cascade）
- 硬件特点 ：在异构硬件架构中，单个设备内可能包含多个处理器或协处理器。例如，一个设备可能同时具备节能的中端微控制器（MCU）和功能更强大但功耗更高的高端MCU。
- 工作流程 ：这种硬件可以与级联流程的软件相结合，实现异构级联。级联的早期层在低端处理器上运行，以节省能源；后期层涉及更复杂的算法，在高端处理器上运行。在任何时刻，只有一个处理器处于通电状态并消耗大量能量。此外，异构硬件中越来越多地包含用于高效运行深度学习模型的加速器，非常适合级联的各个阶段。这种方法在许多关键词识别应用中得到了广泛应用。
- mermaid流程图