边缘AI由于其运行设备的限制，面临着多项计算约束。这些约束主要源于硬件限制、对高效算法的需求以及实时处理的挑战。与基于云的系统不同，边缘设备（如传感器、摄像头或嵌入式系统）通常具有有限的处理能力、内存和能源预算。开发者必须在性能和这些约束之间取得平衡，以实现边缘上的有效AI推理。
一个主要的约束是硬件限制。边缘设备通常使用低功耗处理器，如微控制器或专用集成电路 (ASICs)，它们缺乏云服务器的计算能力。例如，微控制器可能只有几兆字节的RAM，这使得运行大型神经网络变得困难。功耗是另一个关键因素：电池供电的摄像头或物联网传感器等设备需要最小化能源使用，这限制了它们可以执行模型的复杂性。开发者通常会转向硬件加速器，例如 Google 的 Coral Edge TPU，以分载 AI 工作负载，但这些组件会增加成本和设计复杂性。此外，紧凑设备上的散热限制会限制持续处理能力，迫使人们在速度和可靠性之间进行权衡。
另一个挑战是优化AI模型以用于边缘部署。像 ResNet 或 GPT 这样的大型模型由于其大小和计算需求，对于边缘设备来说是不切实际的。量化（将数值精度从32位浮点数降低到8位整数）、剪枝（移除冗余神经元）或使用轻量级架构（例如 MobileNet）等技术是常见的解决方案。例如，TensorFlow Lite 通过应用量化来转换模型，使其在移动设备上高效运行。然而，这些优化可能会降低准确性或需要重新训练。ONNX Runtime 或 NVIDIA 的 TensorRT 等框架有助于简化部署，但开发者仍然必须严格测试模型，以确保它们在内存和延迟预算范围内，同时保持可接受的性能。
最后，实时处理要求增加了压力。边缘AI通常为自主无人机或工业机器人等应用提供动力，在这些应用中，延迟可能导致故障。例如，躲避障碍物的无人机必须在毫秒内处理传感器数据，这不允许缓冲或网络延迟。这迫使开发者简化模型或优先处理某些任务。多线程处理或利用特定硬件库（例如，用于 Cortex-M CPU 的 ARM CMSIS-NN）可以提供帮助，但并行执行受到设备核心数量的限制。像 Apache TVM 这样的边缘框架可以针对特定硬件自动调优模型，但这需要前期投入。平衡实时需求与资源限制仍然是边缘AI开发中的一个关键障碍。