Edge Computing & Real-time Streaming
ปัญญาประดิษฐ์แบบทันทีที่ขอบเครือข่าย
ประมวลผล AI แบบเรียลไทม์ด้วยเทคโนโลยี Edge Computing ล้ำสมัย
ความล่าช้าการประมวลผล
ความเร็วการประมวลผล
ประหยัดพลังงาน
แพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์ Edge
NVIDIA Jetson
ชิป AI ประสิทธิภาพสูงสำหรับการประมวลผลขอบเครือข่าย
- Nano: 472 GFLOPS
- Xavier NX: 21 TOPS
- Orin: 275 TOPS
Intel Edge
โซลูชัน Edge Computing จาก Intel
- Intel NUC
- Neural Compute Stick
- Movidius VPU
ชิป AI เฉพาะทาง
ชิปประมวลผล AI ออกแบบเฉพาะงาน
- Google Coral TPU
- Hailo AI Processors
- Apple Neural Engine
ARM-based Edge
โซลูชันประหยัดพลังงานบน ARM
- Raspberry Pi 4/5
- NVIDIA Jetson Nano
- Qualcomm Snapdragon
FPGA Edge
โซลูชัน FPGA สำหรับการปรับแต่งฮาร์ดแวร์
- Xilinx Zynq UltraScale+
- Intel Arria/Stratix
- Lattice FPGAs
Cloud Edge Services
บริการ Edge Computing จากผู้ให้บริการคลาวด์
- AWS IoT Greengrass
- Azure IoT Edge
- Google Anthos
การปรับแต่งโมเดลสำหรับ Edge
C เทคนิคการบีบอัด
Quantization
ลดความแม่นยำตัวเลขจาก 32-bit เป็น 8-bit หรือต่ำกว่า
Pruning
ตัดการเชื่อมต่อที่ไม่สำคัญออกจากโครงข่าย
Knowledge Distillation
ถ่ายทอดความรู้จากโมเดลใหญ่ไปยังโมเดลเล็ก
F กรอบการปรับแต่ง
NVIDIA TensorRT
Intel OpenVINO
TensorFlow Lite
ONNX Runtime
การประมวลผลแบบเรียลไทม์
เทคนิคลดความล่าช้า
Pipeline Processing
แบ่งการประมวลผลเป็นขั้นตอนย่อยทำงานพร้อมกัน
Frame Skipping
ข้ามเฟรมที่ไม่จำเป็นเพื่อรักษาความเร็ว
ROI Processing
ประมวลผลเฉพาะพื้นที่ที่สนใจ
Memory Optimization
จัดการหน่วยความจำแบบ zero-copy
โปรโตคอลการสตรีม
RTMP (Real-Time Messaging)
ความล่าช้า: 3-5 วินาที | ใช้กับ live streaming
WebRTC (Web Real-Time Communication)
ความล่าช้า: <100ms | เรียลไทม์สูงสุด
RTSP (Real Time Streaming Protocol)
ความล่าช้า: 1-2 วินาที | กล้องวงจรปิด
UDP (User Datagram Protocol)
ความล่าช้า: <1ms | การประมวลผลภายใน
พร้อมสร้างระบบ Edge AI เรียลไทม์?
ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้าน Edge Computing และการสตรีมเรียลไทม์