簡介
邊緣運算將資料收集、處理和儲存移至更靠近資料來源的位置。這使得即時資料處理成為可能，並有助於加速動作和更精確的決策。邊緣人工智慧利用邊緣運算，並透過專用硬體將機器智慧帶到邊緣。請收聽本集《強固邊緣生存指南》(Rugged Edge Survival Guide) 播客，了解 Premio 解決方案工程師 Peter Hsu 和 Hailo 美洲銷售總監 Daryl Nees 討論邊緣人工智慧應用程式的優勢和使用案例，以及在邊緣部署人工智慧和機器學習所需的硬體要求。
重點整理
- 從物聯網裝置收集的爆炸性資料量、處理能力的提升以及程式碼的改進，共同提高了人工智慧演算法的品質，進而推動了邊緣人工智慧應用程式的採用。
- 硬體加速對於支援 CPU 以提高進階邊緣人工智慧應用程式的處理能力是必要的。
- 在邊緣處理資料可降低公司為雲端服務支付的成本，並減少監控、安全監測和自動駕駛等時間敏感應用程式的延遲。
- 晶片設計的進步和 M.2 加速器等新硬體技術使人工智慧應用程式的運行速度更快，功率效率更高。
- 異構邊緣人工智慧伺服器整合了 CPU、加速器和 NVMe 儲存，為邊緣人工智慧應用程式提供關鍵的處理能力和儲存。
邊緣人工智慧
邊緣人工智慧結合了邊緣運算和人工智慧演算法，可在邊緣訓練機器學習模型並啟用人工智慧應用程式。 訓練和改進人工智慧和機器學習演算法需要大量資料。過去，人工智慧和機器學習所需的大量處理能力只能在雲端資料中心找到。隨著電腦工程和晶片架構設計的進步和創新，人工智慧處理器變得更小、更節能、發熱量更低。這種新架構允許將晶片部署到邊緣伺服器和電腦中，這使得邊緣人工智慧在今天成為可能。邊緣人工智慧透過機器智慧實現更快、更精確的決策。隨著速度和精確度的提高，先進的人工智慧應用程式，如製造機器人、自動駕駛和機器視覺，被部署以幫助提高生產力、營運效率和工人安全。
硬體加速
人工智慧和機器學習的快速發展正在推動對專用硬體的需求，以支援下一代軟體演算法。隨著摩爾定律的放緩，單靠 CPU 已無法滿足先進邊緣人工智慧應用程式所需的處理能力。效能加速器旨在將某些任務從 CPU 卸載，讓 CPU 專注於關鍵應用程式，並為處理先進人工智慧和機器學習演算法提供額外資源。異構邊緣人工智慧伺服器整合了 CPU、加速器和 NVMe 儲存，旨在優化邊緣的人工智慧和機器學習應用程式。
效能與功耗之間的平衡是硬體加速器（尤其是邊緣人工智慧部署）的關鍵。通用 GPU 通常用於為機器學習和智慧型 AI 演算法提供巨大的處理能力。但是，儘管 GPU 提供了急需的性能提升，但它們並未針對遠端和不穩定的邊緣部署進行優化。尺寸、功耗和散熱管理是導致 GPU 本身前期成本之外的額外營運成本的關鍵缺點。應用特定積體電路 (ACIS) 旨在解決這些問題。專用加速器，如 TPU 和 M.2 加速模組，是新的解決方案，它們結構緊湊、功率效率高，並且專為提高邊緣機器學習演算法的效能而設計。
5G 就緒連接
第五代無線網路技術 (5G) 提供顯著更快的速度、超低延遲和卓越的可靠性，這使得許多人工智慧應用程式能夠在幾分之一秒內做出關鍵決策，例如自動駕駛和製造機器人。Premio 的 5G 就緒人工智慧邊緣推論電腦 專為提供高效能運算能力、儲存和啟用邊緣下一代連接而建構。通常，邊緣電腦部署在惡劣條件下，會持續受到衝擊和振動，以及暴露在水和極端溫度下。總體而言，邊緣人工智慧將依賴專用硬體加速和 5G 連接，靠近資料感測器，以實現新一波的機器智慧和自動化。Premio 的邊緣運算解決方案經過工程設計和驗證，能夠承受此類環境的嚴苛考驗，並能為邊緣人工智慧工作負載提供可靠的整合。
Premio 如何融入此生態系統？
邊緣人工智慧部署需要專為可靠運算能力和效能加速而設計的硬體。Premio 提供全面的邊緣運算硬體解決方案，以滿足各種應用程式的需求。三十多年來，Premio 在硬體工程和製造方面的專業知識已幫助我們的客戶在各行各業中蓬勃發展。我們的異構邊緣人工智慧伺服器整合了 CPU、硬體加速器和 NVMe 儲存，為邊緣人工智慧應用程式提供關鍵的處理能力和儲存。立即聯絡我們，與我們的堅固邊緣專家討論，為您的邊緣人工智慧應用程式找到最佳硬體解決方案。
