Migrasi ke Edge AI: Mengapa Industri Beralih dari Cloud Computing ke On-Device Inference

Tantangan Teknis Kompresi Model AI

Halaman 2: Meskipun menjanjikan banyak keunggulan, transisi ke Edge AI menghadapi tantangan teknis yang berat, terutama dalam hal keterbatasan memori RAM dan daya komputasi perangkat mobile.

Untuk mengatasi masalah tersebut, para engineer menggunakan metode kompresi model tingkat lanjut seperti **Quantization** (mengurangi presisi bobot numerik model dari 16-bit menjadi 4-bit) dan **Pruning** (memotong parameter saraf tiruan yang kurang aktif). Metode ini berhasil memangkas ukuran model AI hingga 80% tanpa menurunkan akurasi performanya secara signifikan.