Nicht jeder AI-Workload gehört in die Cloud. Edge AI bringt Intelligenz auf das Gerät — niedrigere Latenz, besserer Datenschutz, Offline-Fähigkeit.
Warum Edge AI¶
- Latenz: Millisekunden vs. Hunderte von ms
- Datenschutz: Daten verlassen nie das Gerät
- Offline: Funktioniert ohne Verbindung
- Kosten: Keine Cloud-Gebühren
Hardware¶
Apple Neural Engine: 16 TOPS, Core ML. Qualcomm AI Engine: NPU im Snapdragon. NVIDIA Jetson: Edge-GPU für den industriellen Einsatz.
Modelloptimierung¶
Quantisierung (FP32 → INT8), Pruning, Distillation — Full-Size-Modelle laufen nicht auf dem Edge.
Anwendungsfälle¶
- Industrielle QA: Visuelle Inspektion an der Produktionslinie
- Prädiktive Wartung: Vibrationsanalyse auf IoT-Geräten
- Retail: Anonymes People Counting
Edge AI ergänzt Cloud AI¶
Es geht nicht um Cloud vs. Edge — es geht um Cloud + Edge. Schnelle Inferenz lokal, komplexe Analyse in der Cloud.
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