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AIやるならクラウドとエッジか、どっち?

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AIをやるならAWSなどのクラウドを使うのがベストなのか、それともドローンなどエッジ機器でおこなうのが良いのか、どちらでしょうか?

これ問題の設定が間違ってます。

まず、エッジで行うAIとはデータを収集したその場で何らかの推論を行うのが目的です。たとえば、監視カメラにAIを搭載して怪しい動きをする人を発見するような場合、いちいちクラウドにデータをあげると遅くなるし、プライバシーの問題もあるのでなるべくデバイス上で処理して、どうしても必要な時だけサーバー側にアクセスするなどの方法を取るべきです。

しかし、エッジ側では電力供給をなるべく最低限にしたいのであまりパワフルなデバイス(GPU)は使いたくありません。よってモデルの学習などをエッジ上で行うことはあまりありません。エッジでのAIにもとめられるのは、リアルタイム性、低電力消費、プライバシーの厳守などです。

その反面、クラウドでは強力なサーバー群をつかっての大規模なモデル学習を行うことも可能です。なので、訓練は会社内のサーバーやクラウド環境のサーバーを使うことになります。また、クラウド上では大量のデータを参照したり、顧客情報や機密情報などにアクセスすることも可能で大規模なシステムの一環としてAIを使うことが可能になります。また、バッチ処理などを通して定期的なモデルの更新なども可能です。

なので、質問するなら「クラウドかエッジか」ではなく、「クラウドとエッジをどう組み合わせるか」になるでしょう。もちろん、クラウドだけで十分なビジネスはたくさんありますし、ビジネスとしてエッジに力を入れる企業は存在します。ただ、一般論として「クラウドかエッジか」という問題設定は成り立ちません。

ただし、エンジニアの好みの問題としてならば、「クラウドかエッジか」という疑問はありえます。

とくに、C++を得意とする人はエッジAIの方により興味を持つかもしれません。AIをFPGAなどで実行する環境を構築したりしたいのであれば、向いている分野でしょう。なるべく正解率を下げずにモデルの推論速度を早くするのが主な目的になります。

AWSなどの運用にたける人はクラウドAIのほうが方向性が合うでしょう。デプロイするまでの学習環境を構築したり、システムの運営が好きな人はこっちを好むでしょう。

また、ビジネスよりの視点に興味がある方はサービスの機能の一環としてAIをどう取り組んでいくのかに注目するかもしれません。そのようなかたはクラウドとエッジの組み合わせにも興味がわくかもしれません。

今日は、このくらいで。



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