2024 MAI 開發者大會以「Make AI a Reality」為精神，希望架起AI技術與應用的橋樑，廣邀開發社群先進擔任講者，2天共20場演講，為AI開發者及AI Maker們領路。探討主題涵蓋先進及實用 AI 工具、框架、平台技術；Edge AI開發環境、推論優化與佈建；熱門關鍵技術：Local LLM、RAG、NPU、GenAI…；創新與落地Edge AI應用。
接續陳縕儂副教授的「打造台版LLM的理由與挑戰」分享，邀請到CuboAi技術長梁子凌從AI服務公司的角度，談談他帶領CuboAi技術團隊將其服務的基礎架構從雲端轉移到邊緣端所面臨的挑戰，也就他所說的：「從雲端降落凡間的故事。」
CuboAi技術長梁子凌
雲端架構的起點
梁子凌首先介紹了CuboAi的初創背景，早期CuboAi使用雲端架構來處理全球超過一百多個國家的用戶數據。他說：「我們的服務就是用AI幫你看寶寶！」透過建立在美國、台灣和歐洲的AI伺服器群，處理大量來自網路攝影機的影片數據，即時回應全球父母親在工作之餘，希望看到子女即時動態的需求。
但是雲端架構也帶來了一些問題，包括高昂且持續性的伺服器成本問題。
(Source:講者簡報)
(Source:講者簡報)
從雲端到邊緣的動機與挑戰
隨著GPU Server技術進步(1分鐘服務4800次AI服務需求、每台GPU Server可以服務2400台攝影機，僅需$500美金/月)、和邊緣計算芯片的可用性，CuboAi開始考慮將部分運算從雲端轉移到邊緣設備。梁子凌說：「這樣做不僅僅減少伺服器成本，還可以提高處理效率。」
然而，想從從雲端降落凡間並不是件一蹴可及的事，特別是模型轉換的挑戰。大部分AI模型在訓練時使用32位浮點數，但邊緣設備的NPU通常只能處理整數，這需要進行浮點數模型到整數模型的量化處理。這會遇到浮點數和整數在表示的動態範圍上存在巨大差異，需精確處理模型中的參數範圍。
(Source:講者簡報)
此外，不同平台的算子支持不同，這會導致一些模型在轉換過程中無法直接運行，需要重新訓練或調整模型。
(Source : 講者簡報)
另一個轉移的挑戰是，從AI的訓練到推論，該選擇哪個開發框架或平台工具呢？為達成邊緣AI運算的目標，他們評估過各種平台提供的工具和模型轉換能力，並進行了實驗來確定平台的計算能力和內在限制，發現有的平台對某些模型好用，但換個模型就變差了，理想中的一統天下框架，恐怕還沒有出現。
ONNX能一統天下？現在仍為時過早（Source: 講者簡報）
在轉換過程中，CuboAi經歷了許多嘗試和失敗，才找到適合自己的邊緣運算作法。梁子凌發現：「通過合理選擇和調整模型，可以在邊緣設備上實現接近雲端運行效果的性能。」
未來展望
梁子凌總結了從雲端轉換到邊緣運算這過程中的利弊考量。他指出，邊緣運算雖然能夠降低成本和提高即時性，但也存在精度較低和運算資源彈性較差的問題。但他相信，隨著邊緣運算技術的進一步發展，這些挑戰在未來可望得到更好的解決。
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