Значительная часть текущих приложений искусственного интеллекта ориентирована на реализацию с использованием облачных вычислений. Однако такой подход имеет ряд недостатков: задержка при передаче данных между устройством и сервером, высокая нагрузка на сеть при большом потоке данных, риск несанкционированного доступа к данным в момент их передачи. Решением этой проблемы является перенос инференса нейросетевых моделей к источнику данных, то есть реализация вычислений локально на краевых устройствах – переход к краевому искусственному интеллекту. Данный доклад направлен на систематизацию информации об инструментах, используемых в ходе имплементации краевого искусственного интеллекта на программируемой логике.

Ахмеров А.Х., Алябьев К.А., Гавенчук А.В., Чураков Р.А. (науч. рук. Дейнека И.Г.) Обзор и классификация инструментов имплементации edge ai на fpga // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15618