NVMe为极端工业计算中的推理分析提供支持

　　非易失性快速存储器 （NVMe） 为边缘计算系统提供数据中心性能，实现快速数据存储和访问。该技术在重工业环境中实现复杂的自动化功能方面取得了突破，有助于在环境严谨性成为强大计算障碍的领域中推动推理计算，人工智能和机器学习。在这些设置中，快速的非易失性存储使机器学习算法即使在处理大量数据时也能正常运行。

　　考虑用于完成复杂视觉任务的智能对象检测软件。这种类型的自动化比人眼更可靠，更有能力，它基于深度学习，或者神经网络在不断暴露于某些视觉数据源的过程中变得更加智能和高效。

　　虽然捕获和分析如此大范围数据所需的性能曾经只能通过云资源实现，但如今坚固耐用的边缘系统将 NVMe 存储与 CPU 和 GPU 性能、编程传感器和软件算法相结合，以解锁更多类型计算环境中的高级自动化。看看NVMe的实际应用，可以看出极端的工业环境如何通过利用先进的自动化技术来提高竞争力。

　模块化 NVMe 和 U.2 增加了灵活性

　　NVMe 是专门为通过 PCIe 接口利用 NAND 或持久内存等加速存储介质而开发的。在 SATA 固态硬盘无法充分利用 PCIe 通道的情况下，NVMe 执行数据传输的速度是直接连接到 PCIe 通道的 SATA 的两倍。通过使用 PCIe Gen 3 协议，数据沿着类似于高级处理器架构的并行、低延迟路径移动。较新的 NVMe 固态硬盘现在也正在过渡到 PCIe Gen 4 协议，为固态硬盘提供更快的读/写速度。

　　CPU 周期效率更高，避免了 SATA 常见的 I/O 瓶颈，并提升了边缘推理分析所需的性能。这创造了一连串的好处;例如，读/写功能随着延迟的减少而得到改善，工作负载得到提升，并且发现了实时处理的新选项。数据存储在没有移动部件的闪存中，NVMe架构本身提供了调节SSD功率的能力。这些因素提高了可靠性，延长了电池寿命，并对总拥有成本产生了积极影响。

　　NVMe 还通过热插拔功能为坚固耐用的边缘系统增加了灵活性。在理想的设计中，M.2 存储托盘可用作主机，允许快速访问和更换驱动器。与单个板载 NVMe 驱动器相比，热插拔功能可确保将数据移动到存储或其他主数据管理设施的灵活性。

　　优化的系统还支持 U.2 接口，用于连接 NVMe 存储。如果将小型扁平 M.2 驱动器直接放置在主板上，则 U.2 电缆可以访问单独的 2.5 英寸硬盘。传统 SATA SSD 常见的 SSD 根据部署环境，这可能通过将驱动器及其产生的热量与主板分离来提供散热优势。

　　这两个选项都通过 PCIe 总线直接与 NVMe 存储系统的主板通信，并且这两个选项都使用相同类型的闪存存储。U.2 选项为最终用户提供了额外的灵活性，允许比 M.2 高一些的存储容量（大约 8 TB，而 M.2 的最大容量为 4 TB）。总体而言，U.2 通过使用多达四个 PCIe 通道和两个 SATA 通道，实现了更快的数据管道。

　　对远程信息处理和运输应用的好处

　　车载传感器收集了大量数据，随着5G的激增，这些数据只会增加。在人工智能的支持下，这种全面的实时数据最终用于改善资产跟踪、评估驾驶行为、提高生产率以及简化整体运营和成本。在整个行业中，边缘设备也被认为是依赖移动工作人员的运营的关键。

　　由于远程信息处理领域非常多样化，具有广泛的数据，传感器和车辆类型以及操作环境，因此灵活的数据操作是关键。例如，强大的连接对于移动车辆至关重要，遥测数据不断来回移动。当配备可热插拔的NVMe功能时，商用车中的坚固系统为如何将数据从车辆发送到中央数据存储提供了另一种选择。一旦车辆返回，驱动器可以简单地更换掉，从而消除停机时间并保持车辆滚动。

　　优化客户体验

　　坚固耐用的边缘技术在从库存管理和物流到个性化购物体验和销售预测的各个方面都发挥着重要作用。人工智能使零售商能够构建智能商店 - 无论是物理上还是虚拟 - 作为在买家拥有所有权力的市场中保持竞争力的一种手段。采用自助服务技术的自助服务终端必须采用坚固耐用的设计，融合模块化和无风扇选项，以便在极端环境和恶劣温度下实现高性能。工作负载整合考虑了计算、存储、I/O 多样性和连接性，以保护性能，并在边缘实现有效远程管理的成本节约便利。

　　在高性能计算的帮助下，公共场所和基础设施可以保持安全。例如，坚固耐用的边缘驱动AI使系统能够自动分析实时视频，或者无需人工。这有助于在体育场馆、火车站和机场等市政环境中实现实时公共安全。这里部署的系统必须能够在恶劣温度（-40°C至70°C）下存在，承受冲击和振动（5gRMS振动和50G冲击），并在宽电压（9至50 Vdc）下运行。

　　结合 PCIe Gen 3 和 NVMe 存储，开发人员能够在最极端的环境中创建用于数据记录、监控和监视的应用程序。这种设计方法承认SATA存储技术不足以满足这种水平的边缘性能，而是建立在推动数据中心设计的相同概念之上。新的坚固耐用的边缘系统设计在更接近数据生成位置的地方平衡了性能和可靠性。

　　AI/ML 是工业 4.0 的核心

　　工业4.0由制造业中的智能互联设备定义，例如能够进行运动检测、信号传输和深度感知的高性能相机。坚固耐用的边缘系统及其连接的节点处理由这些支持传感器的设备生成的大量数据流，从而为更高级的自动化提供支持。实时分析数据，实现高价值的数据交互，从而优化质量控制、最大限度地提高产量并加快上市时间。移动和远程部署可利用工作负载整合来增加更多价值，从而提高可靠性并可能消除现场技术支持。

　　坚固的边缘是数据所在的地方，今天包括曾经仅限于云计算选项的极端工业环境。Gartner 提议到今年年底将有多达 250 亿台互联边缘设备。这代表了硬件干预的新水平，每种类型的工业环境都可以获得更先进自动化的竞争价值。

　　NVMe 在坚固耐用的边缘实时数据传输中发挥着重要作用，通过包含 U.2 选项和多个 NVMe M.2 驱动器的设计扩展了这一价值，从而实现轻松的数据访问、热插拔和不间断的性能。这些低延迟系统避免了数据瓶颈，并提供实时分析，能够改善组织的运营方式。值得注意的是，随着每GB的NAND闪存成本持续下降，开发人员有一条开放的道路来设计更大的竞争优势。

　　坚固耐用边缘的硬件加速

　　执行实时决策和预测分析的能力是工业运营中日益重要的战略目标。这是一个工程挑战，将继续存在。快速的数字化转型和对自动化升级日益增长的需求推动了这一新的当务之急。坚固耐用的边缘计算在这种格局中发挥着至关重要且不断增长的作用，通过传感器输入数据加速数据处理，并允许在数据源附近进行访问和分析。

　　审核编辑：郭婷