如何选择一款AI边缘计算设备？（AI边缘计算设备怎么选择）
边缘计算已经成为最令人担忧的技术趋势之一。通过所有这些讨论，您可能会认为是时候在物联网网络上投资智能边缘技术了。然而，在订购新的边缘设备之前，边缘计算实际上是要做什么和做什么，让我们先看看应用程序是否从边缘技术中受益。边缘计算对物联网具有极大的灵活性。
它能提供速度和智力，但重要的是要理解，边缘人工智能设备并不是解决智能网络应用面临的所有挑战的灵丹妙药。在本文最后，请确认边缘技术是否适合您的应用程序。我们将讨论买家在评估边缘AI设备时需要注意的关键功能和注意事项。
什么是边缘计算？
边缘计算通过在云边缘实时将原始数据转化为价值，将物联网提升到一个新的水平。与端点和其他智能设备的连接的重要性和管理得到了增强。边缘计算几乎与云计算相反，在云计算中，数据从分布式网络泄漏并在中央数据中心处理。结果通常被发送到原始分布式网络以触发任务。然而，远距离传输大量数据与相应的成本有关。
这些成本可以从财务上衡量，但也可以用其他重要的方式衡量，如绩效或时间，边缘计算的目的。当性能、带宽和延迟非常重要时，边缘计算可以成为解决方案。与集中式云计算不同，边缘计算支持在驻留网络的同一边缘进行数据收集、创建或数据处理。处理延迟几乎可以忽略不计，对性能和带宽的要求通常会大大降低。
当今边缘计算的主要驱动因素之一是半导体制造商，他们提供解决方案来提高计算性能，而不会显著增加能耗。边缘处理器可以在不消耗更多功率的情况下处理更多收集的数据。因此，您可以在边缘保存更多数据，而不是将其发送到核心。这不仅提高了系统的整体性能，还提高了响应时间和数据保护。虽然是人工智能（AI）和机器学习（ML），但这些技术也基于降低数据收集成本和提高数据保护水平。成本和个人信息可以通过边缘处理来解决。随着人工智能和机器学习等新趋势的出现，这些技术传统上被用于终端或智能设备的资源。所需的资源远远不止。由于硬件和软件的发展，这些支持技术也可以嵌入网络边缘的更小、更有限的设备中。
评估边缘AI选择执行需要详细评估的边缘处理的平台（包括正在运行的AI算法或ML推理引擎）。简单的传感器和驱动程序也可以通过相对温和的集成设备作为物联网的一部分实现。为了提高边缘吞吐量，需要更强大的平台，并且可以使用高度并行的架构。
一般来说，这意味着GPU，但如果平台太强大，可能会对网络边缘的有限资源造成负担。同样，Edge设备基本上是与现实世界的接口，因此它可能需要支持以太网、GPIO、CAN、串行和/或USB等通用接口技术。它还可能需要支持外围设备，如相机、键盘和显示器。
