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【欧亿在线登陆注册】专用系统重新定义了工业自动化,企业通过智能硬件策略解锁AI和预测分析

边缘计算为 “更快、更智能、更好 “的物联网提高了赌注。它使技术和处理靠近物联网传感器产生数据的地方–坚固的边缘计算将这一战略推进到更具挑战性的物理环境中。那些不稳定、不受控、与数据中心结构形成鲜明对比的环境,依靠先进的软件算法来提供超出人类能力或速度的智能和准确性。这些行业面临着对能够高效运行算法并整合最重要的实时工作负载的专用硬件的需求越来越大,这些硬件为重工业应用中的自动化改进提供了行动,以实现数据和本地化处理的自主性。

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大多数智能软件算法–工业人工智能和机器学习的基础–都是在极其精简的水平上运行的。这里的效率对实时决策至关重要,需要硬件与之合作,以提供处理性能和可靠性。

通过智能硬件策略解锁AI和预测分析

坚固耐用的高性能系统必须首先能够在最恶劣的物理环境中进行可靠部署。从外部外壳到内部组件,坚固耐用的边缘计算机的每一个元素都必须通过机械和热工程的融合来构建,以解决环境问题,如强烈的振动、严酷的温度以及潮湿或污垢的存在。

这些工业级计算机还需要经过验证,以执行具有极端处理能力和存储容量的功能,旨在消除停机时间,并确保24/7稳定运行。通过专注于以智能硬件策略实现软件性能,重工业运营正在获得新的更大的实时决策权,由数据源处或附近的快速、预测性分析驱动。

数据是新的黄金,但前提是您可以访问

智能物联网应用会产生越来越多的数据,这意味着更智能的数据管理和访问对于提高自动化和简化控制至关重要。这一点可以通过自主车队路由应用来证明,因为它依赖于各种传感器提供的大量数据,这些数据表明了实时发生的事情。除了提高车辆效率和安全性之外,这些数据源在车辆跟踪、路由、报告,甚至监控车辆服务需求方面都很有帮助。

例如,在一个概念验证中,一辆自动驾驶的卡车通过部署在车辆中的一系列传感器(如摄像头、激光雷达和雷达),通过CAN总线等标准进行通信,捕捉其从A点到B点的路线数据。数据被收集和汇总,然后从系统中卸载,用于进一步分析或更强大的深度机器学习。智能算法利用这些数据来训练汽车,使其变得更加智能和安全,利用坚固的边缘系统作为数据聚合设备,促进汽车的神经网络训练(图1)。

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1. 部署在本地的训练有素的深度学习模型为人工智能(AI)决策和响应执行实时推理分析,启动改善安全和效率的行动。

这种类型的推理计算可以识别出一个四条腿的物体正在过马路,很可能是一只狗,通过依靠边缘附近的强大处理,它可以实时地为关键决策提供信息。硬件必须在关键任务移动计算的严格背景下明确设计性能,具有强大的多核CPU/GPU处理、高带宽、低延迟和无缝连接的特点。被动冷却设计是关键,它能使系统在极端温度下运行,同时具有抗冲击和振动的能力,并支持车辆电池的宽电压电源保护。

这些坚固的边缘设计通过Wi-Fi和4G/LTE连接确保连续的无线移动连接,并带有SIM模块插座,实现从塔台到整个车队网络的无缝连接,从而提供更高的价值。该系统通过与车辆CAN总线通信协议的集成,在车队管理中发挥了重要作用。

车辆远程信息处理、GPS和速度等关键数据可以持续传输,同时接收调度信息和安全数据,如轨道状况或轨道障碍物。大而坚固的存储容量是长途驾驶数据的理想选择,包括10-GbE带宽连接,以双向有效地存储和访问数据,以持续训练机器学习算法,从而实现持续改进。

无处不在的先进自动化是未来的趋势

高速自动化、缺陷检测和预防、图像识别等应用都是在一个生态系统中工作的,在这个系统中,机器的能力变得更像人类–只是通过智能训练变得更快、更准确。现在,计算机视觉本身提供了视觉技术和认知机器学习处理能力,在数据生成的地方就可以使用。通过智能软件算法的运行,这些应用能像人脑一样摄取和应用图像。

为了使智能 “物体检测 “软件能够比人眼更高效地处理复杂的视觉任务,坚固的高性能系统是必要的。除了软件算法之外,这些系统还包括编程传感器和能够高速分析图像的CPU和GPU计算能力。

x86处理器更快的计算能力和先进的实时图形加速器能够比工厂人员更快更准确地提供结果。考虑到成千上万的图像中可能有25%的图像可能代表了处理缺陷。实时发现这些错误是一个显著的业务优势,直接来自于更智能的自动化和工作负载整合。

专用系统重新定义了工业自动化

AI、物联网和连接性共同提升安全和性能,监控和解决维护问题,并确保设施基于一流的效率和安全运行。在这个优化的工业计算环境中,数据流对于网络物理系统(CPS)的成功至关重要。这些系统通常由连接嵌入式计算机、通信网络和物理传感器的闭合回路组成,以创建无故障控制系统。

基于机器和数据之间固有的密集联系,以及它们同时实时生成、访问和使用数据的作用,CPS的部署要求接近数据源本身。然而系统往往受到物理环境的严格限制,对延迟、带宽和可靠性问题高度敏感。这些因素完美地定义了对坚固的边缘计算的需求,这些边缘计算是专门为在恶劣的物理环境中处理人工智能和机器学习而设计的。

在通过坚固的边缘系统进行的CPS部署中,IT基础设施更接近操作层面,允许操作智能和机器学习为实时决策提供动力。然后,智能机器可以独立于人类工作,让他们的凡人同行来处理更具战略性的业务操作。

这样的价值适用于自动生产线检测、智能安全监控、生物医学成像、视觉引导机器人/车辆等一系列应用。成本降低了,安全性提高了;这些价值由更智能的实时数据洞察力所驱动,这些洞察力利用坚固的硬件平台上的可扩展处理和图形性能。

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系统级的进步推动了下一代坚固设计的发展

无风扇的坚固边缘系统采用了功能强大的多核处理器,具有低功耗选项和小型工艺架构。对英特尔第八代和第九代酷睿处理器的支持平衡了性能和热调节,以实现最大的可靠性。

理想情况下,CPU、GPU和VPU支持混合在一起,以适应边缘的机器学习和推理要求,这是由特定的应用工作负载所决定的,并通过快速的10-GbE连接和无线数据通信选项(如蓝牙、Wi-Fi和蜂窝4G LTE技术)进一步实现。这些性能加速器与更快的存储驱动器一起,可实现实时本地处理,而无需依赖云技术,从而消除了庞大的大数据集传递带来的瓶颈。

下一代坚固的边缘系统利用NVM Express,即非易失性内存快线(NVMe),这是一种成熟的数据中心协议,也有利于边缘工作负载。NVMe从设计之初就旨在通过PCIe接口利用NAND或持久性存储器等高速存储介质。

针对PCIe固态硬盘(SSD)的局限性,NVMe通过PCIe Gen 3协议直接连接到CPU,执行数据传输的速度是SATA III 6Gb/s的六倍(图2)。由于数据在类似于高性能处理器的架构中穿越平行、低延迟的路径,CPU的周期被简化。

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2. Premio的专利载板设计将NVMe M.2存储托盘作为主机,通过允许快速访问和更换驱动器来提高灵活性,这是热插拔NVMe M.2存储的一个进步。这种设计消除了读/写瓶颈,因为这种瓶颈可能会抑制坚固边缘的实时处理,这是与仅提供单个板载NVMe驱动器的替代解决方案相比的显著特点。

延迟的降低提高了读/写能力和吞吐量的IOP,实现了边缘反射式推理分析所需的可扩展性能。NVMe还增强了系统的坚固性,将数据存储在闪存中,没有移动部件,并通过集成功能来调节SSD的电源性能,确保有效的电源管理。

基于硬件的安全性提升了对实时数据的关键保护能力

当谈到坚固的边缘时,必须通过TPM 2.0硬件安全嵌入基于硬件的安全功能,使用加密密钥来屏蔽设备之间的数字数据通信,使其免受外部攻击。这些协议与边缘自主性相结合,保障敏感数据和信号的安全,以实现处理,而无需将其重新路由到安全性较低的云资源。这是坚固的边缘计算的一个关键优势,因为机器是双向通信的,数据需要持续保护。TPM 2.0进一步防止在记录时导出认证密钥,以及在启动过程中自主报告软件上传,以防御恶意软件攻击(图3)。

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3. TPM是由设备制造商安装的安全密码处理器,以建立一个以硬件为基础的信任根。这些模块消除了恶意软件注入的空子,这些恶意软件可以超越系统并操纵设备、传感器和数据源。

Trusted Computing Group (TCG)相应的Opal 2.0存储规范为坚固的边缘系统增加了进一步的价值,其高数据性能由SSD实现。Opal 2.0增强了数据存储设备的安全功能,例如,默认为基于硬件的 “始终在线 “加密,本质上要求对存储数据进行加密。如果没有适当的授权和解密,即使硬盘被移除、丢失或被盗,也无法访问或查看静止状态下的数据。

与基于软件的加密相比,Opal兼容的硬盘不需要主机或系统支持加密过程,而是在SSD本身进行加密。这对于坚固的边缘部署具有内在价值。不仅存在高性能的安全性,保护所有数据通信和信号传输,而且这些高要求的过程得到有效处理,没有性能瓶颈。

测试和认证系统决定了重工业环境下的可行性

系统级架构的全面设计、验证和认证知识是开发这些异常坚固和可靠的计算机的关键因素。彻底的测试和验证坚固的工业质量是绝对必要的,以支持它们的工作温度范围、宽电压输入、高冲击和振动以及整体可持续性。

严格的环境测试需要从温度、湿度和热冲击室到振动和冲击台以及信号/EMI完整性测试仪等设备。鉴于重工业环境可能会出现常规的电源波动,电源保护评估也是关键。

监管认证和合规性,包括CE、FCC、E-Mark、EN50155(铁路专用)和UL(可选),可以决定坚固边缘计算机在特定场景下的可行性。最好尽可能地遵守这些指令,以提高在甚至跨行业的利用率。

云端物联网数据的数据和遥测也必须考虑。获得微软Azure IoT认证的设备都经过了与微软Azure IoT技术的准备、兼容性和可用性的预先测试。

Microsoft Azure IoT 是一个云服务集合,用于连接、监控和控制 IoT 资产。所有经过认证的设备的硬件和软件都保证能与Azure IoT配合使用。这确保了客户将有信心启动他们的物联网项目,在这个过程中节省时间和精力。

AWS IoT Greengrass是AWS为需要为其IoT网络提供较少集中处理平台的开发人员提供的解决方案。它使边缘计算机能够在本地对其收集和生成的数据采取行动。AWS Greengrass为物联网部署提供了即时性、自主性和安全性。终端用户可以在一个高度耐用的系统中获得可靠性、可扩展性和长期性能,该系统具有全功能连接性,并支持广泛的数据平台。

坚固的边缘更快、更智能、更出色

先进、坚固的边缘计算机提供了功能和成本的正确组合,包括多样化的高速I/O、多核加速器和图形引擎,在网络边缘赋予深度学习和推理分析能力。延伸的产品路线图确保了系统的使用寿命,即使其神经网络用影响更高的效率和不间断改进的新数据来训练和再训练系统。

最苛刻的工业物联网环境不再处于计算劣势。通过专门的硬件,先进的软件算法被赋予了提供效率和整合所需的智能,促进了强大的工业应用中自动化的本地化数据处理。

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