0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

AI边缘推理计算机设计通过EdgeBoost节点变得简单

星星科技指导员 来源:嵌入式计算设计 作者:嵌入式计算设计 2022-11-18 15:09 次阅读

当计算系统根据经过训练的机器学习算法进行预测时,就会发生推理。虽然推理的概念并不新鲜,但在边缘执行这些高级操作的能力相对较新。

基于边缘的推理引擎背后的技术是嵌入式计算机。但显然,它远不止于此,具有增强的计算能力、大量存储和必要的 I/O 来实时处理大量数据。目标是在尽可能靠近生成数据的位置执行操作,从而在最短的时间内获得最准确的结果。该位置通常非常靠近传感器,外部数据被输入到系统中。一旦做出决策,它们通常会被发送回边缘执行,从而推动边缘的实时决策。

基于边缘的推理引擎的一个关键问题是其部署环境。例如,它是否必须设计为能够承受冲击和振动?它会产生极高或极低的温度吗?它能否在性能加速之间提供适当的平衡?对这些问题中的每一个的回答可能会导致不同的设计,或者至少是不同的设计方式。

一些供应商为环境问题保留了全套内部测试设备。这将包括热调节的模拟,当然还有冲击和振动。在大多数应用中,专为“坚固耐用和热应用”而设计的系统意味着它可以在 -40°C 至 +70°C 的温度范围内运行,并且可以承受高达 20 G 的冲击和 3 Grms 的振动。

增强人工智能

通用嵌入式计算机和旨在处理推理算法的计算机之间存在明显的区别。首先,推理引擎需要最高的计算性能。任何设计人员都可以将高端 X86 处理器从现成中取出并集成到系统中,甚至是包含数据中心平台功能的系统。然而,在硬件和软件方面,人工智能系统需要深厚的专业知识和经验,才能设计出具有最大吞吐量的系统。Premio的专家以其强大的硬件工程和工业级计算机平台的设计符合这一要求。

Premio提出了一种称为边缘加速节点的模块化技术,可以最大限度地提高边缘的系统性能。硬件节点以物理方式连接到平台的下部,并为需要数据采集以获得实时洞察的边缘级工作负载提供硬件加速。这种两件式模块化设计有助于保持平台的坚固性,同时通过创新罐式模块和 GPU 中的非易失性存储器 (NVMe) 固态磁盘驱动器 (SSD) 提供性能加速,以实现并行计算性能。每个边缘加速节点都使用高转速主动冷却来确保这些组件的可靠性。

Premio提供了许多不同的边缘加速节点。例如,RCO-6000-CFL-2N2060S增加了一个热插拔的NVMe SSD容器,能够容纳多达两个15毫米U.2固态硬盘和一个PCIe GPU。第二种选择是RCO-6000-CFL-4NH,可增强存储能力,支持x2热插拔NVMe SSD罐,可容纳两个15毫米U.2 SSD,用于支持硬件和软件RAID的高容量NVMe存储。第三种选择是RCO-6000-CFL-8NS,专注于更多的高速NVMe存储,使系统集成商能够添加多达8个7毫米,2.5英寸。U.2 NVMe SSD,即将推出Premio的Edge Boost Node产品组合。

这种类型的拓扑非常重要,因为对于基于边缘的推理系统,存储与驻留在背板上的 I/O 分离,从而最大限度地提高性能。“秘诀”在于平衡可用的PCIe通道数量以提供最佳性能,Premio能够从其嵌入式和数据中心计算机架构设计组合中提取这种设计技术。

其他必须考虑的 I/O 包括 USB、COM 接口,甚至 5G。对于电路板供应商和 OEM 来说,处理高吞吐量 I/O 的一种好方法是通过模块化 I/O 子板来增加灵活性。通过这种方法,系统可以准确地提供所需的 I/O,并消除特定于应用程序的工作负载的不必要的 I/O 选择。

面向 ADAS 应用的 AI

当今一个流行的应用是ADAS或高级驾驶员辅助系统。这些复杂的系统基于有效的数据收集和共享为自动驾驶汽车应用提供动力,旨在为五级自动驾驶不断提供更智能的算法。

注意到这显然是基于边缘的应用,边缘加速节点设计团队确保纳入适当的加固功能和热调节。例如,系统操作员需要始终动态了解箱内的温度。在这里,可能的情况包括风扇。作为耗电组件,该风扇仅在必要时打开电源

在Premio为其客户提供的软件开发工具包中,有一个应用程序可以让他们最大限度地利用这些风扇,确定它们应该何时打开,它们应该以什么速度运行等等。该软件还提供了一个安全阀,因为它可以将所有I/O读取操作从各种外设暂停回CPU。此操作也可以使用物理按钮和LED指示灯进行。

最大化电源效率

电源效率是基于边缘的推理引擎的重中之重。系统设计人员认识到需要将处理能力放置在更靠近物联网传感器的位置。直接的解决方案是添加各种性能加速器,通常以 GPU、NVMe 存储和 M.2 加速器的形式出现。此设计策略的权衡是,每个组件都是高功耗组件,需要解决功耗与性能预算问题。将这些任务隔离到边缘加速节点可增加处理能力并减少主机处理器上的负载,主机处理器在其坚固耐用的宽功率输入(从 9 V DC 到 48 V DC)中隔离。模块化边缘加速节点的一个独特功能是,它可以在可靠性至关重要的最苛刻边缘工作负载中为强大的性能加速模块(NVMe SSD、GPU 或 m.2 加速器)提供电源稳定性。

由于基于边缘的推理引擎会生成大量数据,因此存储是关键。边缘加速节点包括一个 6 Gbit/s SATA 接口,可以连接四个驱动器(两个内部驱动器和两个外部驱动器)。然而,集成 NVMe 驱动器是此应用的潜在游戏规则改变者。在这种特殊情况下,它通过最多四个 2.5 英寸、15 毫米驱动器和另一个选项在八个 2.5 英寸、7 毫米驱动器中进行处理。

虽然板载存储至关重要,但将数据与云协调的能力也至关重要。在此方案中,此过程通过标准千兆以太网或 10-Gbit/s 模块进行处理。WiFi或蜂窝LTE也是选项,具体取决于应用和环境。由于该设计提供灵活的I/O子板,用户甚至可以集成5G子板模块,以实现与5G部署的超低延迟连接。

安全性和下一代可升级性

虽然任何工业平台都必须包含适当的安全措施,但将系统性能推向边缘会使安全性变得更加重要。Premio 建立在公认的行业标准(如 TPM 2.0)之上,用于加密数据。然后是物理方面需要解决的问题——有人从字面上窃取了物理系统。为了解决这个问题,边缘加速节点上的 NVMe 驱动器位于锁和钥匙驱动器笼后面。

边缘加速节点的模块化使其本质上是可升级的。只需在模块可用时将其更换为更高性能的版本即可。虽然此功能可能会略微增加物料清单 (BOM),但它可以保护长期投资,因为可以保证系统具有更长的有效使用寿命。在软件方面,可以通过局域网在现场进行无线升级,并且由于内置的安全功能,可以放心地完成。随着行业转向云原生升级路径,这已成为升级的首选方法。只要系统保持“容器化”,安全问题就会得到解决和管理——无论是在系统的生命周期内,还是在不断变化的数字安全威胁环境中。

Premio认识到其本地化制造使公司在竞争中占得先机。所有组装均在其位于洛杉矶的工厂进行,无论订单规模如何。这消除了海外供应链的潜在负担,加快了上市时间并简化了部署,使客户能够非常快速地启动和运行企业规模和部署。

审核编辑:郭婷

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 计算机
    +关注

    关注

    19

    文章

    7352

    浏览量

    87628
  • 人工智能
    +关注

    关注

    1789

    文章

    46636

    浏览量

    236995
  • 机器学习
    +关注

    关注

    66

    文章

    8347

    浏览量

    132297
收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    NVIDIA助力丹麦发布首台AI超级计算机

    这台丹麦最大的超级计算机由该国政府与丹麦 AI 创新中心共同建设,是一台 NVIDIA DGX SuperPOD 超级计算机
    的头像 发表于 10-27 09:42 343次阅读

    初创公司SEA.AI利用NVIDIA边缘AI计算机视觉技术变革航海安全系统

    总部位于奥地利林茨的初创公司正在利用 NVIDIA 边缘 AI计算机视觉技术变革航海安全系统,让每一次出海变得更安全。
    的头像 发表于 09-09 09:32 438次阅读

    计算机视觉技术的AI算法模型

    计算机视觉技术作为人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够像人类一样理解和解释图像及视频中的信息。为了实现这一目标,计算机视觉技术依赖于多种先进的AI算法模型。以下将详细介绍几种常
    的头像 发表于 07-24 12:46 537次阅读

    工业计算机与普通计算机的区别

    在信息化和自动化日益发展的今天,计算机已经成为了我们日常生活和工作中不可或缺的工具。然而,在计算机领域中,工业计算机和普通计算机虽然都具备基本的计算
    的头像 发表于 06-06 16:45 1083次阅读

    TinyML计算机视觉正在通过microNPU(µ NPU)变为现实

    今天的计算机视觉(CV)技术正处于一个转折点,主要趋势正在融合,使云技术在微小的边缘AI设备中变得无处不在。技术进步使这种以云为中心的人工智能技术能够扩展到
    的头像 发表于 05-06 15:50 3451次阅读

    纯硅振荡器兼容SiTime在边缘计算机中的应用

    纯硅振荡器兼容SiTime在边缘计算机中的应用
    的头像 发表于 04-29 10:09 301次阅读
    纯硅振荡器兼容SiTime在<b class='flag-5'>边缘</b><b class='flag-5'>计算机</b>中的应用

    【量子计算机重构未来 | 阅读体验】 跟我一起漫步量子计算

    领域产生深远影响,使人类在面对疾病时拥有更多的选择和可能性。其次,在优化问题方面,量子计算机同样展现出强大的能力。传统计算机难以解决的组合优化问题,在量子计算机面前可能变得相对
    发表于 03-13 19:28

    【量子计算机重构未来 | 阅读体验】+ 初识量子计算机

    感觉量子技术神奇神秘,希望通过阅读此书来认识量子计算机。 先浏览一下目录: 通过目录,基本可以确定这是一本关于量子计算机的科普书籍,主要包括什么是量子
    发表于 03-05 17:37

    使用NVIDIA Triton推理服务器来加速AI预测

    这家云计算巨头的计算机视觉和数据科学服务使用 NVIDIA Triton 推理服务器来加速 AI 预测。
    的头像 发表于 02-29 14:04 530次阅读

    计算机为什么利用反码来实现减法?

    计算机为什么利用反码来实现减法? 计算机在实现减法运算时利用反码的原因可以从历史背景、计算机设计优势和运算规则等方面来分析。 1. 历史背景 在计算机发展的早期阶段,
    的头像 发表于 02-19 15:10 730次阅读

    什么是AI边缘计算AI边缘计算的特点和优势介绍

    随着人工智能的迅猛发展,AI边缘计算成为了热门话题。那么什么是AI边缘计算呢?
    的头像 发表于 02-01 11:42 793次阅读

    AI边缘计算机应用场景广泛!大语言模型与数字人结合方案在边缘侧落地

    电子发烧友网报道(文/李弯弯)AI边缘计算机是一种人工智能和边缘计算技术相结合的计算机设备。它可
    的头像 发表于 01-16 01:11 4371次阅读
    <b class='flag-5'>AI</b><b class='flag-5'>边缘</b><b class='flag-5'>计算机</b>应用场景广泛!大语言模型与数字人结合方案在<b class='flag-5'>边缘</b>侧落地

    边缘AI它到底是什么?能做什么?

    边缘AI它到底是什么?能做什么? 边缘人工智能是一种新兴的人工智能技术,它将人工智能的计算和决策能力移动到离数据生成源和终端设备更近的边缘
    的头像 发表于 01-11 14:44 1203次阅读

    最适合 AI 应用的计算机视觉类型是什么?

    着眼于使计算机能够像人类一样通过“看”来感知世界,从这一视角对人工智能 (AI) 进行了探讨。我将简要比较每一类计算机视觉,尤其关注在本地而不是依赖基于云的资源收集和处理数据,并根据数
    的头像 发表于 12-18 13:09 7159次阅读
    最适合 <b class='flag-5'>AI</b> 应用的<b class='flag-5'>计算机</b>视觉类型是什么?

    算力强劲的AI边缘计算盒子# 边缘计算

    AI边缘计算
    成都华江信息
    发布于 :2023年11月24日 16:31:06