如何选择边缘AI设备
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如何选择边缘AI设备

来源:http://www.sarahzipp.com 作者:欧美成人国产精品视频 时间:2021-09-30 点击: 173

边缘计算在当下是最受关注的技术趋势之一。随着这一趋势的炎度高涨,能够您认为是时候投资智能边缘技术,并发展物联网网络了。但是,在您决定采购新兴边缘设备之前,让吾们先商议一下到底何为边缘计算、边缘计算的作用以及您的行使是否能够受好于边缘技术。边缘计算能够大幅升迁物联网网络的变通度、速度和智能化程度,然而边缘AI设备并不是答对智能网络行使一切挑衅的灵丹妙药。在协助您确定边缘技术是否正当您的行使之后,本文将探讨购买边缘AI设备时答仔细的主要功能和仔细事项。

何为边缘计算?

边缘计算将物联网带入了另一个阶段。在边缘处,原起数据能够实时转化为价值。经历在整个网络中重新分配数据处理做事,边缘计算使网络节点、端点和其他智能设备的主要性得以升迁、管理得以完善。

边缘计算能够说是云计算的不和。云计算时,数据中央将荟萃处理从分布式网络流入的数据,并将运算效果传输回分布式网络,以触发操作或实现更改。然而,远距离传输大量数据必要考虑金钱和时间成本,以及功率消耗。

这正是边缘计算的用武之地:当功率、带宽和网络延长题目至关主要时,边缘计算或是解决之道。行使荟萃式云计算时,数据在得到处理前能够必要传输数百公里,而边缘计算能够在抓取、创建或保存数据的联相符网络边缘位置处理数据。这意味着边缘计算的处理延长几乎能够无视不计,对功耗和带宽的请求清淡也会大幅降矮。

当今边缘计算发展的主要推动力之一是半导体制造商,由于半导体的挺进能够让芯片在不大幅增补功耗的情况下挑高处理能力。位于边缘的处理器能够在不用耗更多功率的情况下,对所获取的数据进走更多处理。云云一来,更多的数据就能够留在边缘,而无需传输到中央。所以,边缘计算不光能够降矮体系总功耗,还能萎缩相答时间并更好地珍惜数据隐私。

人造智能(AI)和机器学习(ML)等技术也受好于边缘计算:它们也必要在挑高数据隐私坦然性的同时降矮数据获取成本,而这些都能够经历边缘处理来解决。传统上,AI和机器学习等技术必要海量资源才能运走,远非端点或智能设备清淡可挑供的量级。然而现在,硬件和柔件的挺进有能够把这些赋能技术嵌入到网络边缘更幼型、资源更受限的设备中。

评估边缘AI

在选择能够实走边缘处理并运走AI算法或机器学习推理引擎的平台前,必须进走仔细评估。浅易的传感器和实走器,甚至必要在物联网中行使的传感器和实走器,都能够经历较幼的集成设备来实现。挑高边缘实走处理量必要一个更富强的平台,并行使高度并走化的架构。这清淡意味着必要行使图形处理器(GPU),但是倘若平台过于富强,也会给网络边缘有限的资源带来义务。

此表,边缘设备从根本上来说是现实世界的一个接口,所以必要兼容一些如以太网、GPIO、CAN、串走和/或USB等常见接口技术,并声援如摄像头、键盘和表现器等表围设备。

与环境因素可控的数据中央相比,边缘环境能够截然迥异:边缘设备能够会袒露在极端的温度、湿度、振动,甚至高原环境中。这些因素将影响设备选择及其包装或安设的手段。

还需考虑的另一主要方面是法规请求。任何行使射频(RF)进走通信的设备都会受到法规的约束,并且能够必要获得允诺才能行使。某些平台能够“开箱即用”,但其他平台能够必要投入更多精力。平台一旦投入行使,就不太能够进走硬件升级,所以在设计平台时就答郑重确定其处理能力、内存和存储,为异日的性能升迁留出空间。

这其中就包括柔件升级。与硬件迥异,柔件更新安放在设备不在现场的情况下也可实现。现在,这栽无线更新(OTA)手段专门远大,异日大多边缘设备都能够声援OTA更新。

要想选对解决方案,必要仔细评估以上一切要点,并相符行使的特定需求。设备是否必要处理视频数据或音频?它仅必要监测温度,照样也必要监测其他环境指标?它是否必要起终处于开启状态,照样会长时间睡眠?它会被表部事件触发吗?上述大片面请求适用于安放在边缘的一切技术,但是随着客户对处理程度顺产出的憧憬挑高,需求清单也有必要随之扩展。

边缘计算的上风

从技术上讲,现在AI和机器学习能够被行使于边缘设备和智能节点中,这将带来壮大的机遇。这意味着处理引擎不光离数据源更近,而且能够行使所搜集的数据,开展更多的做事。

边缘计算的益处着实不少。最先,它能够挑高其行使数据的生产率或效果。其次,由于必要移动的数据较少,边缘计算能够简化网络架构。第三,它使设备与数据中央的邻近性变得不那么主要。倘若数据中央位于城市中央并离实走义务的地点很近,那么末了一点好像轻于鸿毛,但是倘若网络边缘位于如农场或水处理工厂等迢遥的地点,边缘计算就会带来很大的迥异。

数据在互联网上飞速移动。当得知本身的搜索效果能够绕了地球两圈才表现在屏幕上,无数人能够会感到惊讶,由于总耗时能够只有几分之一秒,这对吾们来说只是弹指刹时。但是,对构成互联、智能且清淡是自立的传感器和实走器和其他智能设备而言,每秒钟都像一幼时。

这栽去返延长是实时体系的制造商和开发者必要偏重的题目。数据去返于数据中央的耗时并非无关主要,也肯定不是瞬时的,而萎缩延长就是边缘计算的关键现在的。边缘计算能够与5G等速度更快的网络整相符。但必要仔细的是,随着越来越多的设备上线,网络挑速也将无法解决累积的网络延长题目。

据展望,到2030年,能够有多达500亿互联设备在线。倘若每一台设备都必要通去数据中央的宽带,网络将不息阻滞。倘若每台设备的操作都必要期待数据从上一阶段到达才能进走,总延长很快就会变得专门清晰。所以,边缘计算是缓解网络阻滞的唯一实用解决方案。

然而,尽管大无数行使都必要边缘计算声援,但其上风仍很大程度上取决于行使本身。边缘计算定律将协助工程团队确定边缘计算是否正当某些特定行使。

边缘计算的四大定律

千真万确,第必定律是物理定律。射频能量的益处是它能以光速传播,就像光纤网络中的光子相通。但弱点是它们无法更迅速地传输。所以,倘若射频能量的去返时间照样较长,边缘计算能够更好的选择。

Ping测试挑供了一栽浅易的手段来测量数据包在两个网络端点之间传输所需的时间。在线游玩清淡托管在多台服务器上,游玩玩家必要对服务器进走ping操作,直至找到延长最幼的服务器,以实现最迅速的数据传输。由此可见,即使相等之一秒对于时间敏感型的数据也相等关键。

网络延长不光取决于传输机制。数据传输的两端都有编码器息争码器,物理层必要将电子转换为正在行使的某一能量形态,然后再将其转换回去。即使处理器以GHz级的速度运走,这一过程也必要时间,且移动的数据量越大,所需时间越长。

第二定律是经济学定律。该定律相对更为变通,但是随着对处理和存储资源的需求猛添,其可展望性也越来越差。收好本就微薄,倘若在云中处理数据的成本骤然上升,就能够造成折本。

云服务的成本包括购买或租用服务器、机架或刀片。成本高矮能够取决于CPU内核数、所需的RAM或悠久存储量、以及服务级别。相较于匮乏保障的服务,能够保障平常运营时间所需的服务成本会更高。网络带宽基本上是免费的,但是倘若必要带宽起终保持某一标准,则将必要为此服务付费,在评估成本时必要考虑这一点。

话虽如此,边缘数据处理的成本不会大幅振动。一旦支付了设备的初起成本,在边缘处理任何数目数据的额表成本几乎为零。

数占有价值是由于其携带的新闻。这就与第三定律相关,即土地定律。现在,任何捕获新闻的人能够都必要按照捕获数据所在区域的数据隐私法。这意味着即使您是数据设备的相符法一切者,能够也不被批准跨地理边界传输该数据。

相关规定包括欧盟数据珍惜指令、通用数据珍惜条例(GDPR)和亚太经济配相符布局隐私框架。添拿大的《幼我新闻珍惜和电子文件法》相符欧盟的数据珍惜法,而美国的《坦然港安排》也表现了相通的相符规性。

然而,边缘处理能够解决这一题目。经历在边缘处理数据,数据就无需脱离设备。便携式消耗设备的数据隐私变得越来越主要。手机上的面部识别行使本地AI来处理相机图像,所以数据永世不会脱离设备。同样,闭路电视(CCTV)和其他坦然监视体系行使摄像头来监控公共空间,图像清淡必要经过基于云的数据服务器进走传输与处理,这就带来了数据隐私题目。经历边缘计算,数据就可在摄像头端直接处理,更迅速坦然,并有能够清除或简化对数据隐私措施的需求。

末了,吾们要考虑墨菲定律,即倘若某些地方能够出错,那么它终将出错。自然,即使最精心设计的体系也总有能够出错。经历网络传输数据、在云端存储数据并在数据中央处理数据的整个过程中能够会展现很多故障,而边缘处理能够避免冗长过程中能够展现的故障。

挑出相关边缘计算的精确题目

即使您的行使能够受好于边缘处理技术,照样有一些题目必要添以考量。以下是一些最为相关的题目:

您的行使在哪栽处理器架构上运走?将柔件移植到迥异的指令集上能够代价振奋并造成延长,所以升级并意外味着要行使另一架构。 您必要哪栽I/O?这能够是任何数目的有线和/或无线接口。日后增补会导致效果矮下,所以必要尽早确定。 设备的运走环境如何?是极炎、冰凉照样两者兼而有之?火星义务是很好的“边缘处理”示例,其运走环境相等多变! 您的硬件是否必要按照法规或经过认证?答案几乎是肯定的,所以选择经过预认证的平台能够撙节时间和成本。 设备必要多大的功率?就单位成本和安设而言,体系功能专门腾贵,所以晓畅到底多少算“有余”专门主要。 边缘设备是否受制于表形尺寸?与其他很多安放相比,这在边缘处理中更为主要,所以在设计周期的早期就答予以考虑。 服务时长有多久? 设备将用于能够必要运走多年的工业行使,还所以月为单位衡量生命周期? 就处理能力而言,体系性能请求是怎样的? 比如每秒的帧数?有哪些内存请求?行使行使什么说话? 有成本方面的考量吗?这是一个棘手的题目,由于答案是肯定的,但是晓畅成本限定会有助于您做出选择。 结论

边缘处理表现自物联网,但还不止于此。其驱动力来自于比实现上述互联设备更高的憧憬。在基本层面上,设备能够必要矮功耗矮成本,但是现在还必要挑供更高级别的智能操作,并且不影响功耗和成本。

选对技术配相符友人,就能轻盈选择正当的平台。凌华科技拥有普及的边缘处理解决方案组相符,并与多多挑供互补技术的公司配相符。迎接添入边缘计算开发生态体系,吾们将更好地助力您为AI行使选择正当的边缘计算平台。

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