AMD continuă să redefinească modul în care inteligența artificială (AI) este integrată în viața noastră de zi cu zi, prin tehnologii avansate care permit procesarea locală a datelor, direct la marginea rețelei. De la camere inteligente și asistenți vocali, până la automobile conectate și infrastructură urbană, soluțiile AMD alimentează o nouă generație de dispozitive care gândesc, reacționează și învață în timp real.

Ce înseamnă Edge Computing?

Termenul „Edge Computing” vine din combinația a două concepte. „Edge” înseamnă margine și, în tehnologie, se referă la marginea rețelei, acolo unde se află utilizatorii, telefoanele, senzorii, camerele video sau mașinile inteligente. „Computing” înseamnă procesare de date. Așadar, „Edge Computing” înseamnă procesarea datelor la marginea rețelei, cât mai aproape de locul unde acestea se produc, și nu undeva departe într-un centru de date sau în cloud.

În mod normal, un dispozitiv precum un telefon, o cameră video sau un senzor IoT (Internet of Things; exemplu: temperatură, umiditate, mișcare, lumină, sunet, presiune etc.) trimite datele către un server aflat la sute sau chiar mii de kilometri distanță, în cloud. Serverul procesează informațiile și apoi trimite răspunsul înapoi. Acest proces poate dura câteva secunde sau fracțiuni de secundă, dar pentru anumite aplicații fiecare moment contează. În „Edge Computing”, datele sunt procesate local, pe un mic server sau dispozitiv aflat în apropiere, la „margine”. În felul acesta, reacțiile sunt mult mai rapide, iar traficul de date prin internet se reduce considerabil.

Avantajele cheie ale Edge Computing sunt multiple și ușor de înțeles. În primul rând, reduce latența, pentru că deciziile sunt luate instantaneu, fără a mai aștepta răspunsul din cloud. În al doilea rând, aduce eficiență energetică, deoarece nu mai este nevoie de transferuri masive de date la distanță, ceea ce înseamnă un consum mai mic de resurse. În plus, oferă un nivel mai bun de confidențialitate, întrucât datele sensibile pot fi procesate local, fără a părăsi rețeaua în care au fost generate.

Rolul Inteligenței Artificiale în Edge Computing

Inteligența artificială (AI) este esențială în Edge Computing, deoarece permite procesarea datelor direct în dispozitivele locale, fără a le trimite în cloud. Astfel, sistemele pot reacționa rapid și autonom, chiar și în medii cu conectivitate limitată.

Un avantaj major este latența redusă. AI la marginea rețelei oferă răspunsuri în timp real, esențiale pentru aplicații precum vehicule autonome, monitorizare medicală sau control industrial. În plus, modelele AI optimizate pentru Edge sunt eficiente energetic, fiind ideale pentru dispozitive mobile sau alimentate pe baterii.

Confidențialitatea datelor este un alt beneficiu important: procesarea locală reduce riscul de expunere a informațiilor sensibile. Totodată, Edge AI permite scalabilitate și autonomie, oferind soluții inteligente în domenii precum infrastructura urbană, sănătatea, retailul sau agricultura.

Tehnologii AMD relevante pentru Edge AI:

AMD este cunoscut pentru procesoarele sale performante și plăcile grafice Radeon, dar contribuția sa la Edge AI este mult mai profundă. Prin arhitecturi precum Ryzen Embedded, EPYC Embedded, și Versal AI Edge (prin Xilinx), AMD oferă soluții scalabile pentru dispozitive inteligente care rulează AI local.

  • APU-uri Ryzen Embedded: Combinație de CPU și GPU într-un singur chip, ideal pentru dispozitive compacte, sisteme industriale și echipamente medicale.
  • FPGA-uri Versal AI Edge: Reconfigurabile și optimizate pentru inferență AI în timp real, cu latență redusă și eficiență energetică ridicată.
  • Plăci grafice Radeon PRO: Utilizate în camere inteligente, sisteme de supraveghere, console industriale și aplicații de vizualizare AI.
  • Procesoare Ryzen AI Max+: APU-uri avansate cu NPU dedicat (XDNA 2), capabile să ruleze modele AI mari local, ideale pentru mini-PC-uri, laptopuri și stații de lucru Edge.
  • Acceleratoare AMD Instinct: Plăci dedicate pentru AI și HPC, folosite în edge servers pentru inferență complexă și procesare paralelă.
  • Procesoare EPYC Embedded: CPU-uri multi-core pentru edge servers, gateway-uri industriale și aplicații de rețea cu cerințe ridicate de performanță.
  • Platforme adaptive Zynq UltraScale+ MPSoC: Integrează CPU, GPU și FPGA într-un singur sistem, ideal pentru robotică, automotive și aplicații autonome la marginea rețelei.

Unde întâlnim AMD în viața de zi cu zi?

Deși nu vedem logo-ul AMD pe fiecare dispozitiv, tehnologia lor este integrată în multe produse pe care le întâlnim zilnic:

  1. Asistenți vocali și dispozitive smart home

Dispozitivele inteligente pentru locuință, precum difuzoarele cu comandă vocală sau sistemele de automatizare, pot utiliza chipuri AMD pentru procesarea locală a comenzilor, recunoașterea facială și controlul ambiental adaptiv.

  1. Sisteme de securitate inteligente

Camerele de supraveghere moderne nu doar filmează, ele detectează mișcarea, recunosc fețe și pot alerta automat autoritățile. Multe dintre aceste funcții sunt alimentate de procesoare AMD Embedded, care permit inferență AI direct pe dispozitiv.

  1. Automotive și infotainment

Mașinile moderne sunt pline de senzori și sisteme AI: de la asistență la parcare, până la recunoașterea semnelor de circulație. AMD furnizează soluții pentru procesarea acestor date în timp real, fără a depinde de cloud.

  1. Console de jocuri

Consolele moderne integrează chipuri AMD personalizate. Pe lângă gaming, acestea funcționează ca hub-uri multimedia capabile să ruleze aplicații AI pentru recunoaștere vocală, streaming adaptiv și interacțiuni inteligente.

  1. Infrastructura urbană

Semaforizarea inteligentă, monitorizarea traficului și iluminatul public adaptiv sunt exemple de Edge AI în orașe. AMD contribuie prin soluții embedded care permit procesarea datelor direct în echipamentele stradale.

  1. Sistemul medical

Dispozitivele medicale inteligente, cum ar fi aparatele de imagistică, monitoarele de pacienți și sistemele de diagnostic asistat de AI, folosesc Edge Computing pentru analiză locală rapidă. AMD oferă APU-uri Ryzen Embedded și FPGA-uri Versal AI Edge pentru procesare în timp real, cu latență redusă și eficiență energetică, esențiale în medii clinice.

Viitorul inteligenței artificiale în mediul enterprise este local

Unul dintre cele mai mari avantaje ale AMD în zona Edge AI este echilibrul între performanță și eficiență energetică. Într-un mediu unde fiecare watt contează (cum e cazul dispozitivelor portabile sau infrastructurii urbane), AMD oferă soluții optimizate pentru consum redus, fără a sacrifica puterea de calcul.

În viitor, vom vedea tot mai multe dispozitive care „gândesc” local, iar AMD va fi în centrul acestei revoluții; discret, dar esențial. AMD face posibil un viitor AI mai distribuit, mai inteligent și mai eficient. Fie că este vorba de PC-uri cu AI, modernizarea infrastructurii sau soluții de calcul de înaltă performanță, AMD oferă instrumentele de care companiile au nevoie pentru a conduce prin inteligență artificială.