Edge AI Çıkarımı 2026: NPU, ONNX ve Gizlilik
Sezer Koçer
1 dk okuma
Özet
Cihaz üstü modeller, quantize pipeline ve senkronizasyon. Mobil ve IoT için pratik rehber.
Edge AI tanımı
Çıkarım cihazda veya edge node’da; buluta ham veri gitmez. 2026’da NPU’lu laptop ve telefonlar yaygın. Gecikme ve gizlilik kazanımı.
ONNX ve runtime
ONNX export, ONNX Runtime Mobile/CoreML/TensorRT backend seçimi. Operator uyumluluğu test.
Quantization
INT8/INT4 edge için. Calibration dataset temsil edici olmalı. Accuracy drop kabul eşiği domain bazlı.
Model güncelleme
OTA imzalı paket. A/B cihaz kohortu. Rollback önceki model.
Gizlilik
On-device embedding; yalnızca vektör sync. Federated learning niş kullanım.
IoT
MCU sınıfı TinyML ayrı segment. Gateway aggregation. TLS cihaz kimliği.
Test
Field condition battery/thermal throttle. Latency p99 ölç.
Hybrid
Edge draft, cloud refine. Maliyet ve kalite dengesi.
Sonuç
Edge AI 2026 gerçek ürün özelliği. Export pipeline CI’da; cihaz heterojenliği planla.