在人工智能（AI）领域，大部分焦点都集中在GPT-4、Gemini等大型模型的训练上。这些模型需要大量的计算资源和数月的专业硬件训练。然而，尽管人们非常关注训练，但当今人工智能最紧迫的挑战在于其他方面：推理。

推理——使用训练好的模型生成预测或输出的过程——是AI真正产生价值的地方。推理是一种操作成本，它与每个请求呈线性关系，当涉及到部署边缘人工智能（Edge AI）时，推理的挑战变得更加明显。

Edge AI引入了一组独特的约束：有限的计算资源、严格的功耗预算和实时延迟要求。解决这些挑战需要我们重新思考如何设计模型、优化硬件和构建系统。人工智能的未来取决于我们掌握边缘推理的能力。

推理的计算成本

推理的核心是获取输入（无论是图像、文本还是传感器读数），并通过训练好的人工智能模型运行以产生输出的过程。推理的计算成本由三个关键因素决定：

模型大小：模型中的参数和激活数量直接影响内存带宽和计算要求。较大的型号，如GPT-4，需要更多的内存和处理能力，使其不适合边缘部署。

计算强度：每个推理步骤所需的浮点运算（FLOP）数量决定了所需的计算能力。例如，基于转换器的模型涉及多个矩阵乘法和激活函数，每次推理产生数十亿个FLOP。

内存访问：存储、RAM和计算核心之间的数据移动效率至关重要。低效的内存访问会阻碍性能，特别是在内存带宽有限的边缘设备上。

在边缘，这些约束将被放大

内存带宽：边缘设备依赖于低功耗内存技术，如LPDDR或SRAM，这些技术缺乏云GPU中的高吞吐量内存总线。这限制了数据移动和处理的速度。

电源效率：虽然云GPU的工作功率为数百瓦，但边缘设备必须在毫瓦预算内运行。这需要彻底重新思考如何利用计算资源。

延迟要求：自动驾驶、工业自动化和增强现实等应用程序要求在毫秒内做出响应。基于云的推理，由于其固有的网络延迟，对于这些用例来说通常是不切实际的。

边缘高效推理技术

优化边缘推理需要硬件和算法创新的结合。下面，我们将探讨一些最有前景的方法：

模型压缩和量化

降低推理成本的最直接方法之一是缩小模型本身。量化、修剪和知识蒸馏等技术可以显著减少内存和计算开销，同时保持准确性。

硬件加速：从通用计算到领域特定计算

传统的CPU甚至GPU在边缘推理方面效率低下。相反，像苹果的神经引擎和谷歌的Edge TPU这样的专用加速器针对张量运算进行了优化，实现了实时设备上的人工智能。

架构优化：Edge AI的转换器替代方案

转换器已经成为占主导地位的人工智能架构，但它们在注意力机制中的二次复杂性使它们的推理成本很高。正在探索线性化注意力、专家混合（MoE）和RNN混合等替代方案，以减少计算开销。

分布式和联合推理

在许多边缘应用中，推理不必发生在单个设备上。相反，工作负载可以跨边缘服务器、附近的设备，甚至混合云边缘架构进行拆分。分裂推理、联合学习和神经缓存等技术可以减少延迟和功耗，同时保护隐私。

边缘推理的未来：我们该何去何从？

边缘推理是一个系统级的挑战，需要整个AI堆栈的共同设计。随着人工智能嵌入到一切事物中，解决推理效率问题将是释放人工智能在云端之外全部潜力的关键。

未来最有希望的方向包括：

更好的编译器和运行时优化：TensorFlow Lite、TVM和MLIR等编译器正在不断发展，以优化边缘硬件的AI模型，动态调整执行性能和功耗。

新的内存和存储架构：RRAM和MRAM等新兴技术可以降低频繁推理工作负载的能源成本。

自适应AI模型：根据可用资源动态调整大小、精度或计算路径的模型可以将近云AI性能提升到边缘。

定义未来十年的人工智能挑战

推理是人工智能的无名英雄——这是一个安静、连续的过程，使人工智能在现实世界中变得有用。解决这一问题的公司和技术将塑造下一波计算浪潮，使人工智能超越云端，进入我们的日常生活。