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邊緣計算主板選型要素,附研發樣品

2022-12-09 來源: 作者:深圳市中電網絡技術有限公司
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人工智能的本地化部署就是邊緣計算,提供本地智能決策。設備制造商和智慧工廠選擇邊緣計算主板和邊緣計算網關,構建即插即用的智能設備,成為快速導入人工智能的模式。我愛方案網給設備制造商咨詢邊緣計算方案選型時發現實時性好,帶寬需求小,功耗低和安全性好是設備制造商導入邊緣計算的首要考量,當然滿足算力和AI模型是大前提。

 

隨著5G、人工智能和網絡安全三大領域相互滲透,智慧工廠和自動駕駛兩大典型的物聯網應用引發數據爆發式增長,傳統云端處理、邊端執行的模式已經出現明顯的瓶頸,終端硬件搭配邊緣計算網關和邊緣計算機和AI模型與軟件算法已經是大勢所趨。

 

邊緣計算主板選型要素,附研發樣品

 

邊緣計算主板選型的四大要素


隨著人工智能落地到越來越多的細分場景里,完全依賴云計算的人工智能越來越不適應,業界提出的解決方案便是邊緣智能。當然,邊緣智能和傳統的云端智能絕不是替代關系,而是更好的補充。通過下方邊緣計算產業聯盟(ECC)發布的邊緣計算參考架構能夠看出,邊緣智能和云端智能并不割裂,只是應用程序和邊緣端緊密結合。

 

邊緣計算主板選型要素,附研發樣品

 

從系統框架來看,邊緣智能方案大致可以分為基礎資源層、虛擬化層、邊緣虛擬服務層,實際上就是云端智能的下沉,一般而言,具體的業務切分由規則引擎來負責。當計算資源遷移到邊緣端之后,邊緣智能方案將獨立擁有操作系統以及相關的硬件資源。

 

計算和任務處理直接在邊緣端進行,設備制造商在邊緣計算方案選型時要考量其四大突出的技術優勢:

 

·實時性好  


·帶寬需求小


·功耗低


·安全性好

 

實時性好


首先是實時數據處理、提高響應速度。相較于傳統海量數據無差別上而言,邊緣智能由于更靠近用戶終端裝置,可以加快數據的處理與傳送速度,減少延遲。這種實時性對自動駕駛、工業機器人等應用有重要價值。

 

寬需求小


其次是減少互聯網帶寬依賴。根據IDC的統計數據,2021年,全球創造了82.5ZB的數據,未來五年全球數據規模還將以21.2%的年復合增長率快速發展,到2026年達到216ZB。如果這些數據全部送到云數據中心去處理,那么將會對網絡帶寬造成巨大的傳輸壓力。而邊緣智能以卸載的方式將大部分邊緣端產生的巨量數據及時處理,幫助減輕網絡帶寬的壓力。

 

功耗低


第三是降低系統功耗。根據工信部數據,2021年中國數據中心耗電量2,166億千瓦時,占社會用電量比例達2.6%,相當于1.3個上海市的總社會用電量。通過云邊結合的方式,數據中心可以更加專注在AI大模型的訓練和運轉,邊緣智能方案極為強調能耗比,將有助于降低整體功耗。

 

安全性好


最后,邊緣智能能夠更好地保護用戶的數據隱私和數據安全。邊緣智能方案在終端就可以對數據進行清洗、預處理、聚合、篩選等操作,數據不用完全返回云端再做處理,或者最終傳輸到云端的數據為脫敏數據,降低了隱私、機密數據泄露的風險,提升了數據的安全性。


邊緣計算方案介紹


①瑞芯微RK3568智能終端邊緣計算網關

 

瑞芯微RK3568智能終端邊緣計算網關是一款基于RK3568開發的邊緣計算盒子。CPU采用RK3568 Quad-core Cortex-A17 ,主頻1.8GHZ。采用10.1寸電容觸摸一體屏。廣泛用于刷臉支付,智能終端,新零售機,商顯廣告機等領域。特點:響應速度高,可靠性高,適配主流邊緣計算接口。

 

邊緣計算主板選型要素,附研發樣品

 

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②瑞芯微RK3568三屏異顯邊緣計算盒子帶整機


瑞芯微RK3568三屏異顯邊緣計算盒子是一款基于RK3568開發的多功能邊緣計算盒子,適用于邊緣計算,網關,miniPC整機,工控一體機,廣告機。CPU采用RK3568B2 ( 四核 A55@2GHz ) RK3568J ( 四核 A55@1.4GHz );多存儲,可實現3個SATA ;多顯示,可三屏異顯;可以搭配擴展板AFC-91106一起使用,滿足客戶接口要求。土安安綜合測試9萬分,性能優越。

 

邊緣計算主板選型要素,附研發樣品

 

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③英偉達NVIDIA Jetson Xavier NX 21T算力5G智能巡檢邊緣計算盒子


21T算力5G智能巡檢邊緣計算盒子為一款基于NVIDIA? Jetson Xavier NX系列模塊設計的計算平臺,內置集成Xavier NX模塊,預裝 Ubuntu 18.04 操作系統,具備21TOPS浮點運算的AI處理能力,支持4G/5G功能,超強固輕型鋁合金材料設計,無風扇結構傳導被動散熱,尺寸輕巧外觀新穎,豐富IO接口類型,預留便于現場安裝的底部支架,具備超長MTBF穩定運行能力,可應用于機器人、無人配送車、低空防御、智能巡檢、智慧樓宇等自主化機器,是邊緣端部署AI算力進行深度學習的理想載體。

 

邊緣計算主板選型要素,附研發樣品

 

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