簡單來說，邊緣人工智能指的是在現場設備中部署人工智能應用。無論企業是什么領域，從制造工廠地板上的工人，到戰場上的士兵，再到在醫院房間里診斷患者的醫生，都可以使用邊緣人工智能。

邊緣AI應用是由數據所在網絡邊緣的用戶完成，而不是由數據中心或云計算提供商完成。隨著邊緣計算技術的最新進步，利用邊緣AI為您帶來優勢的可能性現在是無限的。

但是，在邊緣實現人工智能需要了解基礎設施功能，并與能夠提供能夠處理更惡劣環境，以及使用情況的加固設備的合作伙伴合作。

邊緣AI的好處

部署邊緣AI應用時，可以享受許多優勢，讓用戶能夠實時地將數據轉換為價值。

● 實時洞察——為用戶提供實時信息，從商業情報到軍事戰略，再到最新的患者健康數據。

● 更快的決策——用戶可以更快地對實時信息做出反應，做出更快、更明智的決策。

● 提高自動化-訓練機器或設備執行自主任務并最大化效率。

● 增強隱私性——使更多數據更接近邊緣，意味著必須將更少的數據發送到云，從而增加數據泄露的機會。

邊緣AI的加固設備

實時處理邊緣AI工作負載，同時保護設備免受環境危害，溫度、灰塵、振動、潮濕、有限功率等是一個巨大的挑戰。支持邊緣AI的設備設計起來很復雜，通常只支持特定的品牌邊緣集群。

例如SiliconMechanics設計了一種定制的加固系統，該系統支持與當前一代車載系統相似的內部構件，以供現場使用。

而英國Argos系統預先配置了邊緣AI和推理工作負載。它在有限的功率下工作，在很寬的溫度范圍內工作，并抗灰塵和潮濕。Argos可以滿足許多要求，并支持NVIDIAA100GPU以獲得最佳性能。此外，它比AWS選項更具成本效益，沒有供應商鎖定。它們是向用戶提供邊緣AI工作負載的理想方式，無論他們在多么惡劣的條件下操作。

強大的邊緣AI平臺

使用解決方案提供商提供的加固版技術是充分利用邊緣人工智能的另一種方式。模塊化存儲和計算系統可以部署在任何地方，允許我們在安全性、規模、經濟性和性能的正確組合下提供邊緣人工智能技術。

解決方案可以提供了以下好處：

● 通過位于以太網之上的對等網絡增強安全性，幾乎不可能被黑客入侵或去中間化。

● 通過增加存儲的處理能力來增加規模，從而使功能和容量一起擴展。

● 與傳統的英特爾架構相比，簡化的邊緣體系結構可將CAPEX減少5倍，OPEX減少4倍。

● 將CPU、GPU甚至TPU添加到存儲中，以優化邊緣的分析性能。

邊緣AI的用例

邊緣AI應用可以在許多行業中提供好處，前提是加固設備能夠處理您工作的任何環境。加固的邊緣組件可用于各種各樣的用例，包括：

● 地理空間情報

● 計算機視覺

● 邊緣推理

● 計算機視覺

● 目標檢測

● 匿名哨兵

這些只是邊緣AI正在出現的許多新用例中的一小部分。關鍵是擁有一個基礎設施合作伙伴，幫助充分利用邊緣AI部署。