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      人工智能如何重塑邊緣計算領(lǐng)域?

      2022-11-18 10:30:04來源:千家網(wǎng) 關(guān)鍵詞:人工智能工業(yè)邊緣計算閱讀量:25131

      導(dǎo)讀:邊緣包括任何分布式應(yīng)用,其中特定處理在服務(wù)器之外進行,即使數(shù)據(jù)最終被發(fā)送到數(shù)據(jù)中心。它的主要想法是避免將所有數(shù)據(jù),通過互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送到服務(wù)器上進行處理,而是允許數(shù)據(jù)在離收集地點更近的地方進行處理,避免長時間數(shù)據(jù)往返帶來的延遲問題,并實現(xiàn)接近實時的現(xiàn)場響應(yīng)。
        邊緣需要多少計算能力?對于處于邊緣人工智能來說,多少內(nèi)存和存儲空間才足夠?隨著人工智能為需要更多更快處理、存儲和內(nèi)存的創(chuàng)新應(yīng)用打開大門,最低要求也在不斷增長。當(dāng)今的內(nèi)存和存儲技術(shù)如何滿足這些具有挑戰(zhàn)性的新邊緣應(yīng)用的嚴格要求?
       
        我們所說的“邊緣”是什么意思
       
        邊緣包括任何分布式應(yīng)用,其中特定處理在服務(wù)器之外進行,即使數(shù)據(jù)最終被發(fā)送到數(shù)據(jù)中心。它的主要想法是避免將所有數(shù)據(jù),通過互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送到服務(wù)器上進行處理,而是允許數(shù)據(jù)在離收集地點更近的地方進行處理,避免長時間數(shù)據(jù)往返帶來的延遲問題,并實現(xiàn)接近實時的現(xiàn)場響應(yīng)。
       
        邊緣大致根據(jù)服務(wù)器到端點的距離進行劃分。所謂的近邊緣可以包括靠近數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用,甚至可能是在同一棟建筑內(nèi)。在自動駕駛汽車等應(yīng)用中,這一趨勢走向了另一個極端。重疊的特性是邊緣系統(tǒng)處理傳統(tǒng)上發(fā)送到數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù),這在許多行業(yè)都有實際應(yīng)用。
       
        工業(yè)邊緣的數(shù)據(jù)延遲和帶寬
       
        在工業(yè)應(yīng)用中,邊緣計算機通常被設(shè)計為從傳感器或其他設(shè)備接收輸入,并對輸入進行相應(yīng)的操作。例如,預(yù)防性維護采用聲學(xué)、振動、溫度或壓力傳感器讀數(shù),并對其進行分析,以識別表明機器存在輕微故障的異常情況。
       
        機器可以立即離線,或者在需要時離線,以便在發(fā)生災(zāi)難性故障之前進行維護。反應(yīng)時間必須很快,但數(shù)據(jù)量很低。然而,人工智能正在給這些邊緣系統(tǒng)帶來壓力。
       
        人工智能對邊緣處理負載的影響
       
        人工智能給計算機系統(tǒng)帶來了不同的負載。人工智能工作負載需要更快的處理器、更多的內(nèi)存和強大的GPU。例如,AOI已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于PCB檢測,使用來自高速攝像機的視頻輸入來識別缺失的組件和質(zhì)量缺陷。事實上,類似的視覺檢測技術(shù)正被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)等不同行業(yè),它可以用于識別產(chǎn)品中的缺陷和變色。
       
        在視頻輸入上執(zhí)行復(fù)雜的算法需要耗電的GPU卡的并行處理能力,更多的內(nèi)存用于高效和準確的AI推理,更多的存儲空間用于額外的數(shù)據(jù),但這些已經(jīng)存在于數(shù)據(jù)中心。
       
        將數(shù)據(jù)中心的電力帶到了邊緣
       
        從本質(zhì)上說,為了在邊緣處理人工智能任務(wù),我們正在彌合邊緣和數(shù)據(jù)中心之間的差距。隱藏在溫控數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器擁有TB的內(nèi)存和大量的存儲空間,可以處理特定的高容量負載并保持系統(tǒng)快速工作。
       
        但當(dāng)涉及到在遠離數(shù)據(jù)中心的地方進行推斷時,情況就不同了。邊緣電腦不喜歡這種田園詩般的環(huán)境,必須能夠承受惡劣的環(huán)境。邊緣需要硬件,爭取最大的性能,同時考慮到不理想的條件。
       
        邊緣硬件
       
        在工業(yè)邊緣添加人工智能需要適合這項任務(wù)的硬件。必須有一臺能夠處理極端溫度、振動和空間限制的工業(yè)計算機。特別是,視覺系統(tǒng)需要三樣?xùn)|西,這是迄今為止最多產(chǎn)的AI應(yīng)用,支持高效AI推理的內(nèi)存,輸入數(shù)據(jù)的存儲,以及支持添加攝像頭的PoE。
       
        最新的DDR5可以在更小的空間中獲得更多的內(nèi)存。它在邊緣提供了更高的內(nèi)存容量,速度是DDR4的兩倍,容量是DDR4的四倍,在相同的占地面積下,它更有效地利用可用空間和資源。
       
        邊緣應(yīng)用需要擴展容量,因為數(shù)據(jù)必須到達服務(wù)器或在邊緣停留一段時間,因此需要SSD作為臨時存儲。從SATA到NVMe的轉(zhuǎn)變?yōu)楦叩乃俣群托阅艽蜷_了大門,即將上市的NVMePCIeG4X4SSD是Cervoz產(chǎn)品線中的最新SSD,為這些應(yīng)用提供工業(yè)性能。
       
        視覺系統(tǒng)需要攝像機。PoE+是將高速攝像頭添加到系統(tǒng)中最簡單、最有效的方式,通過一根電纜提供電力和數(shù)據(jù)傳輸。Cervoz的PoE以太網(wǎng)模塊化PCIe擴展卡通過一個小型電源插件增加了這一功能。
       
        為處于邊緣的人工智能搶占先機
       
        對于希望獲得優(yōu)勢的企業(yè)來說,工業(yè)計算機加上工業(yè)級存儲器和存儲的組合提供了抵御惡劣邊緣環(huán)境的可靠性,以及在網(wǎng)絡(luò)邊緣實現(xiàn)下一代人工智能技術(shù)所需的能力。
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