Informatique de pointe
Découvrez la puissance de l'edge computing : augmentez l'efficacité, réduisez la latence et activez des applications d'IA en temps réel grâce au traitement local des données.
L'informatique de périphérie est un paradigme informatique distribué qui rapproche les calculs et le stockage des données de l'endroit où ils sont nécessaires, afin d'améliorer les temps de réponse et d'économiser la bande passante. Au lieu d'envoyer des données brutes à un serveur cloud centralisé pour traitement, l'edge computing effectue des calculs localement, sur ou à proximité de la source des données. Cette "périphérie" peut être n'importe quoi, d'un smartphone ou d'un capteur IoT à un serveur local dans une usine. Cette approche est fondamentale pour obtenir la faible latence requise pour de nombreuses applications modernes d'IA.
Edge Computing et concepts connexes
Il est important de distinguer l'informatique de pointe d'autres termes étroitement liés :
- Edge AI: il s'agit d'une application spécifique de l'edge computing. Alors que l'edge computing désigne la pratique générale consistant à déplacer tout type de calcul à la périphérie du réseau, l'Edge AI implique spécifiquement l'exécution de modèles d'apprentissage automatique et de charges de travail d'IA directement sur des appareils périphériques. L'Edge AI est une forme d'Edge Computing, mais tous les Edge Computing ne font pas appel à l'IA.
- L'informatique en nuage: L'informatique en nuage s'appuie sur de grands centres de données centralisés pour effectuer des calculs puissants et stocker de grandes quantités de données. L'informatique en périphérie est décentralisée. Les deux ne s'excluent pas mutuellement ; ils sont souvent utilisés ensemble dans un modèle hybride. Un dispositif périphérique peut effectuer le traitement initial des données et l'inférence en temps réel, tout en envoyant des données moins sensibles au temps à l'informatique en nuage pour une analyse plus poussée, l'apprentissage de modèles ou le stockage à long terme.
- L'informatique en brouillard : Souvent utilisé de manière interchangeable avec l'edge computing, le fog computing représente une architecture légèrement différente dans laquelle un "nœud de brouillard" ou une passerelle IoT se situe entre les dispositifs de périphérie et le nuage. Il agit comme une couche intermédiaire, traitant les données provenant de plusieurs appareils périphériques avant qu'elles n'atteignent le nuage, comme le décrit l'OpenFog Consortium.
Applications dans le monde réel
L'informatique de pointe transforme les industries en permettant une IA plus rapide et plus fiable.
- Fabrication intelligente : Dans une usine, les caméras équipées de modèles de vision artificielle comme Ultralytics YOLO11 peuvent effectuer un contrôle qualité en temps réel directement sur la chaîne de montage. Un dispositif périphérique traite le flux vidéo pour détecter instantanément les défauts, ce qui permet une intervention immédiate sans avoir à envoyer les images dans le nuage. Il s'agit là d'un élément essentiel des solutions modernes de fabrication intelligente.
- Systèmes autonomes : Les voitures autonomes sont un excellent exemple de l'informatique de pointe en action. Elles sont équipées de puissants ordinateurs embarqués, tels que les plateformes NVIDIA Jetson, qui traitent en temps réel les données provenant d'une multitude de capteurs afin de naviguer, d'éviter les obstacles et de réagir à l'évolution de l'état de la route. S'appuyer sur l'informatique en nuage pour ces fonctions critiques entraînerait des retards qui mettraient des vies en danger.
Matériel et logiciels pour The Edge
La mise en œuvre efficace de l'informatique de pointe nécessite une combinaison de matériel spécialisé et de logiciels optimisés.
- Matériel : Les dispositifs Edge vont des microcontrôleurs de faible puissance aux systèmes plus puissants. Il s'agit notamment d'ordinateurs monocartes comme le Raspberry Pi, d'appareils mobiles et d'accélérateurs d'IA spécialisés comme les Google Edge TPU et d'autres GPU.
- Logiciels : Les modèles d'IA déployés à la périphérie doivent être très efficaces. Cela implique souvent des techniques telles que la quantification et l'élagage des modèles afin de réduire leur taille et leurs besoins de calcul. Des moteurs d'inférence optimisés tels que TensorRT, OpenVINO et des moteurs d'exécution pour des formats comme ONNX sont utilisés pour maximiser les performances. En outre, des outils tels que Docker sont utilisés pour la conteneurisation, ce qui simplifie le déploiement et la gestion des modèles sur une flotte d'appareils périphériques distribués.
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