深度學習模型為嵌入式系統應用帶來了巨大的好處。深度學習嵌入式系統已改變了各行各業的業務和組織。深度學習模型可以幫助自動化工業流程、進行即時分析以輔助決策，甚至預測早期預警。這些人工智慧嵌入式系統已證明可以降低製造工廠、供應鏈管理、醫療保健等各行各業的成本並增加收入。本文提供您需要了解的有關深度學習嵌入式系統的一切資訊，並為您提供購買深度學習嵌入式電腦的絕佳來源。
深度學習模型是如何創建的？
深度學習模型的創建涉及多個階段，從訓練、構建到模型準備，然後才能在邊緣的嵌入式系統上運行。訓練深度學習模型是該過程中最費時費力的部分，模型透過輸入各種數據集進行訓練，這需要時間和強大的計算能力。訓練的目標是為預期應用程式創建一個準確的模型。模型訓練完成後，將進入評估過程和超參數調整，這基本上是提高人工智慧模型準確性的過程。達到一定的期望準確度後，深度學習模型即可準備進行預測，並最終部署到邊緣嵌入式系統中，以處理特定的應用程式。
為何在邊緣端運行深度學習模型？
起初，深度學習模型在雲端運行，在配備強大電腦的龐大資料中心進行訓練。以前，邊緣裝置的處理能力不足以訓練和運行深度學習模型。然而，強大性能加速器（如 GPU、VPU、多核處理器、NVMe SSD、FPGA 和 ASIC）的爆炸性成長，使得人工智慧模型能夠在遠離雲端的嵌入式系統中運行。透過這種方式，解決方案更貼近應用程式執行的地方，提供了各種優勢並消除了人工智慧應用的瓶頸。
在邊緣端運行深度學習模型的好處：
將資料處理從雲端遷移到邊緣端的原因之一是延遲。在雲端運行深度學習模型的邊緣應用程式始終需要 24/7 的網路連接才能執行任務。然而，尤其是在網路連接可能無法提供的偏遠地區，無法保證持續且快速的網路連接。這對於需要即時決策的關鍵任務應用程式（例如自動駕駛汽車）來說可能是災難性的。
相較於龐大的資料中心需要消耗巨額電力來運行電腦，甚至需要更多電力來冷卻資料伺服器，嵌入式系統的功耗效率要高得多。深度學習無風扇嵌入式系統利用被動散熱來冷卻內部元件，這導致更低的功耗，非常有利於削減高昂的電費。
不斷向雲端傳送大量資料會造成頻寬問題。也就是說，透過將深度學習演算法直接遷移到邊緣，嵌入式系統不需要持續的網路連接，並且可以在邊緣直接分析即時情況，只將重要資訊傳送到雲端進行進一步分析。例如，運行深度學習嵌入式應用程式的智慧監控應用程式可以在邊緣過濾掉不重要的安全錄影，只傳送對應用程式有價值的活躍錄影。
避免持續向雲端傳送和接收資料，可降低資料外洩和個人資訊洩露的風險，否則可能會危及業務運作。此外，深度學習工業嵌入式系統配置了 TPM 2.0 以提供額外安全性，不僅保護資料免受遠端駭客攻擊，還在硬體層級加密資訊，以應對實體盜竊造成的資料洩露。
在邊緣進行計算所需電力較少，這等同於為了永續發展而減少了碳足跡。運行深度學習模型的龐大雲端資料中心需要大量電力，這導致過多的二氧化碳排放，對環境非常不利。採用無風扇設計的深度學習嵌入式系統以更少的電力運行，尤其是在沒有風扇的情況下，這使得解決方案的永續性大大提高。
邊緣深度學習 | 支援因素
1. 軟體：更有效率的人工智慧模型
以前的深度學習模型在尺寸和效率上都遠大於現今的深度學習模型。訓練模型尺寸越小，在邊緣裝置上運行訓練模型所需的儲存空間和運算能力就越少。人工智慧開發人員能夠利用剪枝、權重共享、量化、Winogard 轉換等各種方法，將人工智慧演算法壓縮和優化，使其體積呈指數級縮小。因此，具有較小儲存空間和較少運算能力的高準確度深度學習模型使嵌入式系統成為邊緣強大的解決方案。
2. 硬體：強大的加速器
某些硬體主要支援嵌入式系統在邊緣執行深度學習模型。硬體加速器的配置與深度學習演算法執行計算和管理資料的方式相符。例如，工業電腦可以配備硬體加速器，這些加速器可以比依賴系統 CPU 更快、更有效地執行機器學習和深度學習等 AI 工作負載。AI 硬體加速器包括 GPU（圖形處理單元）、VPU（視覺處理單元）和 FPGA（現場可程式閘陣列）。
強大的 GPU 和 VPU
GPU 或圖形處理單元由數千個核心組成，可以同時執行大量計算。這非常適合使用複雜線性代數計算（例如向量運算和矩陣計算）的深度學習模型。因此，GPU 和 VPU 在同時處理大量計算方面效率極高。例如，配備 Tensor 核心的 NVIDIA GPU 在計算深度學習演算法方面絕對強大。
更快的 RAM 和 SSD
RAM 在深度學習計算中的主要作用是它包含來自 SSD 的最新資料集，這些資料集將在 GPU/VPU 上進行計算。現在的 RAM 具有更大的儲存空間和更快的速度，例如 DDR4 SDRAM 可以非常快速地將資料傳輸到 GPU/VPU，從而提升了深度學習演算法的效能。DDR4 SDRAM 可以達到高達 1600 MHz 的時脈速率，比上一代 DDR3 快得多。
SSD 的情況也類似，儲存空間更大，速度更快。相較於以前的 SATA SSD，PCIe NVMe SSD 速度極快。NVMe SSD 消除了 SATA SSD 之前存在的瓶頸，NVMe SSD 的理論吞吐量速度高達 4GBps。
3. 推理分析 | 軟硬體結合
深度學習模型訓練達到一定預測準確度後，即可部署到邊緣的嵌入式系統上進行推理分析。深度學習推理是指經過訓練的模型能夠識別影像並為機器提供視覺。AI 模型經過訓練後，會進行壓縮和優化以提高效率，使其準備好部署在深度學習嵌入式系統上。 深度學習嵌入式系統配置了強大的性能加速器，包括 CPU、GPU、VPU、FPGA、SSD 和豐富的 I/O，以實現從不同感測器遠端接收資料並在邊緣無縫運行即時深度學習推理分析的能力。
深度學習強固型嵌入式系統 | 全面保護
邊緣電腦通常部署在偏遠地區，並暴露在極端的環境挑戰中。因此，為了完全保證您的深度學習工業電腦可靠且最佳地運行，它們被加固以承受惡劣條件的暴露，這可能會危及非加固系統。標準嵌入式系統不足以承受極端環境，並且在工業環境中部署時很容易發生故障。因此，您需要確保部署工業級的堅固深度學習嵌入式系統，並配備豐富的 I/O，以支援傳統和現代技術，同時承受極端溫度、劇烈衝擊、持續振動、電壓衝擊等環境條件。
