如何選擇一款AI邊緣計(jì)算設(shè)備？（AI邊緣計(jì)算設(shè)備怎么選擇）

邊緣計(jì)算已經(jīng)成為最令人擔(dān)憂(yōu)的技術(shù)趨勢(shì)之一。通過(guò)所有這些討論，您可能會(huì)認(rèn)為是時(shí)候在物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)上投資智能邊緣技術(shù)了。然而，在訂購(gòu)新的邊緣設(shè)備之前，邊緣計(jì)算實(shí)際上是要做什么和做什么，讓我們先看看應(yīng)用程序是否從邊緣技術(shù)中受益。邊緣計(jì)算對(duì)物聯(lián)網(wǎng)具有極大的靈活性。

它能提供速度和智力，但重要的是要理解，邊緣人工智能設(shè)備并不是解決智能網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用面臨的所有挑戰(zhàn)的靈丹妙藥。在本文最后，請(qǐng)確認(rèn)邊緣技術(shù)是否適合您的應(yīng)用程序。我們將討論買(mǎi)家在評(píng)估邊緣AI設(shè)備時(shí)需要注意的關(guān)鍵功能和注意事項(xiàng)。

什么是邊緣計(jì)算？

邊緣計(jì)算通過(guò)在云邊緣實(shí)時(shí)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價(jià)值，將物聯(lián)網(wǎng)提升到一個(gè)新的水平。與端點(diǎn)和其他智能設(shè)備的連接的重要性和管理得到了增強(qiáng)。邊緣計(jì)算幾乎與云計(jì)算相反，在云計(jì)算中，數(shù)據(jù)從分布式網(wǎng)絡(luò)泄漏并在中央數(shù)據(jù)中心處理。結(jié)果通常被發(fā)送到原始分布式網(wǎng)絡(luò)以觸發(fā)任務(wù)。然而，遠(yuǎn)距離傳輸大量數(shù)據(jù)與相應(yīng)的成本有關(guān)。

這些成本可以從財(cái)務(wù)上衡量，但也可以用其他重要的方式衡量，如績(jī)效或時(shí)間，邊緣計(jì)算的目的。當(dāng)性能、帶寬和延遲非常重要時(shí)，邊緣計(jì)算可以成為解決方案。與集中式云計(jì)算不同，邊緣計(jì)算支持在駐留網(wǎng)絡(luò)的同一邊緣進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、創(chuàng)建或數(shù)據(jù)處理。處理延遲幾乎可以忽略不計(jì)，對(duì)性能和帶寬的要求通常會(huì)大大降低。

當(dāng)今邊緣計(jì)算的主要驅(qū)動(dòng)因素之一是半導(dǎo)體制造商，他們提供解決方案來(lái)提高計(jì)算性能，而不會(huì)顯著增加能耗。邊緣處理器可以在不消耗更多功率的情況下處理更多收集的數(shù)據(jù)。因此，您可以在邊緣保存更多數(shù)據(jù)，而不是將其發(fā)送到核心。這不僅提高了系統(tǒng)的整體性能，還提高了響應(yīng)時(shí)間和數(shù)據(jù)保護(hù)。雖然是人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML），但這些技術(shù)也基于降低數(shù)據(jù)收集成本和提高數(shù)據(jù)保護(hù)水平。成本和個(gè)人信息可以通過(guò)邊緣處理來(lái)解決。隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等新趨勢(shì)的出現(xiàn)，這些技術(shù)傳統(tǒng)上被用于終端或智能設(shè)備的資源。所需的資源遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止。由于硬件和軟件的發(fā)展，這些支持技術(shù)也可以嵌入網(wǎng)絡(luò)邊緣的更小、更有限的設(shè)備中。

評(píng)估邊緣AI選擇執(zhí)行需要詳細(xì)評(píng)估的邊緣處理的平臺(tái)（包括正在運(yùn)行的AI算法或ML推理引擎）。簡(jiǎn)單的傳感器和驅(qū)動(dòng)程序也可以通過(guò)相對(duì)溫和的集成設(shè)備作為物聯(lián)網(wǎng)的一部分實(shí)現(xiàn)。為了提高邊緣吞吐量，需要更強(qiáng)大的平臺(tái)，并且可以使用高度并行的架構(gòu)。

一般來(lái)說(shuō)，這意味著GPU，但如果平臺(tái)太強(qiáng)大，可能會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)邊緣的有限資源造成負(fù)擔(dān)。同樣，Edge設(shè)備基本上是與現(xiàn)實(shí)世界的接口，因此它可能需要支持以太網(wǎng)、GPIO、CAN、串行和/或USB等通用接口技術(shù)。它還可能需要支持外圍設(shè)備，如相機(jī)、鍵盤(pán)和顯示器。