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德阳国产AI边缘网关

来源: 发布时间:2023-09-22

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如何选择合适的边缘计算机——将AI转移到IIoT边缘?将AI转移到IIoT边缘IIoT系统的激增正在产生大量的数据。例如,在大型炼油厂内,大量传感器和设备每天都会生成1TB的原始数据。将所有这些原始数据,发送回公共云或私有服务器进行存储或处理,需要相当大的带宽、可用性和功耗。在很多工业应用中,尤其是位于偏远地区的高度分散的系统中,不间断向中心服务器发送大量数据是不可能的。即使企业拥有带宽和足够的基础设施,部署和维护成本也非常高,数据传输和分析还存在大量延迟的情况。关键任务的工业应用必须能够尽快分析原始数据。为了减少延迟、降低数据通信和存储成本,并提高网络可用性,IIoT应用正将AI和ML功能部署到网络边缘,以直接在现场启用更强大的预处理功能。更具体地说,边缘计算处理能力的进步,使IIoT应用能利用边远位置的AI决策能力。绵阳AI边缘网关哪里买哪家公司有智慧电梯解决方案?

构建AIoT应用的3个阶段一般来说,AIoT计算的处理要求与应用需要的计算能力以及是否需要中心处理单元(CPU)或加速器有关。由于在构建AI边缘计算应用的3个阶段中,每个阶段都使用不同的算法来执行不同的任务,因此每个阶段都有自己的处理要求。1数据收集这一阶段的目标是获取大量信息来训练AI模型。未经处理的原始数据本身帮助不大,因为信息可能包含重复、错误和异常值。在初始阶段对收集的数据进行预处理以识别模式、异常值和缺失的信息,允许用户纠正错误和偏差。根据收集数据的复杂程度,用于数据收集的计算平台通常基于ArmCortex或英特尔Atom/Core处理器。一般来说,输入/输出(I/O)和CPU的规格,而不是图形处理单元(GPU),对于执行数据收集任务更为重要。

如何选择合适的边缘计算机——将AI转移到IIoT边缘?在物联网(IoT)基础设施上使用人工智能(AI)的软件应用,被称为“AIoT”。构建AIoT应用程序的3个阶段包括:数据收集、训练和推理。工业物联网(IIoT)和边缘计算中的人工智能(AI)应用,为现场的实时决策和更智能的生产运营带来了机遇。工业物联网(IIoT)应用正在产生比以往任何时候都多的数据。在很多工业应用中,尤其是位于偏远地区的高度分散的系统中,定期向中心服务器发送大量原始数据可能无法实现。为了减少延迟、降低数据通信和存储成本,同时提高网络可用性,企业正在将人工智能(AI)和机器学习(ML)转移到边缘,以便在现场进行实时决策和行动。这些在物联网基础设施上部署AI功能的应用,被称为人工智能物联网(AIoT)。尽管AI模型仍在云端进行训练,但可以在边缘计算机上部署经过训练的AI模型,从而在现场实现数据收集和推理。那么,如何为工业AIoT应用选择合适的边缘计算机呢?哪家公司有智慧医疗诊所解决方案?

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