邊緣計(jì)算可以解決一些計(jì)算問題

在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，隨著數(shù)據(jù)庫的不斷擴(kuò)展，企業(yè)的效率始終是一個(gè)問題。

延遲和連接問題一直是處理來自計(jì)算機(jī)、應(yīng)用程序和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 設(shè)備的大量數(shù)據(jù)的企業(yè)的障礙。

邊緣計(jì)算很好地解決了這些問題。

邊緣計(jì)算模型允許企業(yè)通過管理實(shí)時(shí)過程控制或檢測制造過程中更接近數(shù)據(jù)生成位置的異常來優(yōu)化系統(tǒng)，而不是依賴數(shù)據(jù)中心或第三方云服務(wù)。

這也減輕了一些安全問題。邊緣計(jì)算提供了更好的數(shù)據(jù)安全性和隱私保護(hù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)是在邊緣處理的，而不是傳輸?shù)街醒敕?wù)器。當(dāng)托管在中央服務(wù)器上的數(shù)據(jù)遭到黑客攻擊時(shí)，隱私可能會(huì)受到損害，因?yàn)樗鼈兛赡馨娴?a target="_blank">信息。

人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 的日益普及也減少了延遲和連接問題，因?yàn)檫@些應(yīng)用程序通過大批量獲取和處理數(shù)據(jù)來發(fā)揮最佳作用。

邊緣計(jì)算設(shè)備通常重量輕，并支持各種外形尺寸。有時(shí)，邊緣計(jì)算也可以指可以在本地硬件或虛擬化環(huán)境中運(yùn)行的與硬件無關(guān)的軟件組件。

在本周的 New Tech Tuesday 中，讓我們看看來自 Kneron、Advantech 和 Axiomtek 的人工智能邊緣計(jì)算設(shè)備和傳感器。

使用模塊將 AI 帶到邊緣

Kneron 的 MINI-AI-520 AI 邊緣計(jì)算模塊為現(xiàn)有系統(tǒng)帶來了 AI 和 ML 推理。該設(shè)備基于 KL520 神經(jīng)處理器單元 (NPU)，可以連接到支持 PCI Express 迷你卡 (mPCIe) 模塊的嵌入式系統(tǒng)。KL520 提供每瓦 0.35 TOPS 的 AI 計(jì)算性能，非常適合遠(yuǎn)程、移動(dòng)和無人駕駛應(yīng)用。Kneron 還擁有 M2AI-2242-520 AI 邊緣計(jì)算模塊，可單獨(dú)購買 (PER-T520-MIAI-A11-0001) 或與 EverFocus EUA1200 全高清攝像頭 (PER-T520-MIAI-A11-K001) 搭配使用。

研華的 VEGA-340 邊緣 AI 加速模塊可以提升視頻基礎(chǔ)設(shè)施的性能，從邊緣貢獻(xiàn)到云分發(fā)。該低功耗設(shè)備具有適用于視覺應(yīng)用的即插即用 AI 推理功能，包括視頻監(jiān)控、醫(yī)療診斷和機(jī)器視覺。這些模塊還配備了英特爾? Movidius ? Myriad ? X 視覺處理單元 (VPU)，針對邊緣處理、計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)進(jìn)行了優(yōu)化。開發(fā)人員還可以利用英特爾 OpenVINO ?工具套件進(jìn)行推理性能優(yōu)化。

Axiomtek 的AIE100-903-FL Edge AI Powered by NVIDIA ? Jetson ? Nano專為人工智能和邊緣計(jì)算、智能零售和智能城市應(yīng)用而設(shè)計(jì)。盒子級系統(tǒng)在 NVIDIA? Jetson Nano 模塊上運(yùn)行 Ubuntu 18.04操作系統(tǒng)。超緊湊（147.4mm x 129.8mm x 34.6mm）系統(tǒng)配備了一個(gè) 15W GbE 以太網(wǎng)供電 (PoE) 端口，用于供電和視頻傳輸。1kg 系統(tǒng)具有 -30°C 至 50°C 的工作范圍、3Grms 抗振性和 10% 至 95% 的非冷凝濕度容差。結(jié)合支持半戶外應(yīng)用的可選 IP42 外殼套件，該系統(tǒng)適用于潮濕和寒冷的環(huán)境。

Tommy Cummings 是德克薩斯州的自由撰稿人/編輯。他的新聞職業(yè)生涯已經(jīng)超過 40 年。他為《德克薩斯月刊》和《今日俄克拉荷馬》雜志撰稿。他還曾在達(dá)拉斯晨報(bào)、沃思堡星報(bào)、舊金山紀(jì)事報(bào)等公司工作。湯米報(bào)道了硅谷的互聯(lián)網(wǎng)繁榮，并一直是新聞媒體的數(shù)字內(nèi)容和觀眾參與編輯。Tommy 于 2018 年至 2021 年在 Mouser Electronics 工作，擔(dān)任技術(shù)內(nèi)容和產(chǎn)品內(nèi)容專家。

審核編輯黃宇