简单来说，边缘人工智能就是指在现场设备中部署人工智能应用。无论是业务领域，从制造工厂车间的工人，到战场上的士兵，再到医生在病房里诊断病人，都可以使用边缘人工智能。边缘AI应用程序由位于数据所在网络边缘的用户完成，而不是由数据中心或云计算提供商完成。随着边缘计算技术的最新进步，在边缘利用AI为您带来优势的可能性现在是无限的。但在边缘实施AI需要了解基础架构功能，并与能够提供能够处理更恶劣环境和用例的强化设备的合作伙伴合作。EdgeAI的好处部署EdgeAI应用可以享受到很多好处，让用户可以将数据实时转化为价值。●Real-timeInsights——为用户提供实时信息，从商业情报到军事战略再到最新的患者健康数据。●更快的决策制定——用户可以更快地对实时信息做出反应，做出更快、更明智的决策。●提高自动化程度——训练机器或设备执行自主任务并最大限度地提高效率。●增强隐私——让更多数据更靠近边缘意味着更少的数据必须发送到云端，增加数据泄露的机会。用于边缘AI的强化设备实时处理边缘AI工作负载，同时保护设备免受温度、灰尘、振动、湿度和有限功率等环境危害，这是一个巨大的挑战。支持边缘人工智能的设备设计复杂，通常只支持特定品牌的边缘集群。例如，SiliconMechanics设计了一种定制的加固系统，支持类似于当前一代车载系统的内部结构，供现场使用。英国的Argos系统预配置了边缘AI和推理工作负载。它以有限的功率运行，在很宽的温度范围内运行，并且防尘和防潮。Argos可以满足许多要求，并支持NVIDIAA100GPU以获得最佳性能。此外，它比AWS选项更具成本效益，而且没有供应商锁定。它们是向用户提供边缘AI工作负载的理想方式，无论他们在多么恶劣的条件下运行。强大的边缘AI平台使用来自解决方案提供商的强化技术版本是充分利用边缘AI的另一种方式。模块化存储和计算系统可以部署在任何地方，使我们能够提供具有安全性、规模、经济性和性能的正确组合的边缘AI技术。该解决方案可提供以下优势：●通过位于以太网之上的对等网络增强安全性，使其几乎不可能被黑客攻击或脱媒。●通过增加存储处理能力进行扩展，使功能和容量一起扩展。●精简边缘架构，与传统英特尔架构相比，CAPEX降低5倍，OPEX降低4倍。●将CPU、GPU甚至TPU添加到存储中以优化边缘分析性能。EdgeAI的用例EdgeAI应用程序可以为许多行业带来好处，前提是强化设备可以处理您工作的任何环境。强化边缘组件可用于各种用例，包括：●地理空间智能●计算机视觉●边缘推理●计算机视觉●对象检测●匿名哨兵这些只是AI在边缘出现的众多新用例中的一小部分。关键是要有一个基础设施合作伙伴来帮助充分利用边缘AI部署。
