锁定边缘运算领域，边缘AI的优势介绍

「人工智能」可说是近年来科技产业最热门的发展趋势。人工智能 (AI) 简化并减轻了人类在所有技术领域的负担，让每一步决策都变得更加聪明。目前有好几种不同的工具和策略可用来强化这一项技术，并省下不少时间。只要透过向存储设备喂入信息，AI 即能开始进行机器学习，并持续的优化，进而满足各种任务的严格要求。AI系统可以更快速应对当前出现的挑战，以及未来系统可能扩充的需求。

「存储服务器」是指用于保存和管理数据、文件和服务的特定服务器，即是一种为了在公共网络或互联网上存储和访问海量数据而专门创建的服务器。「数据服务器」则是提供数据处理、存储和信息保护等服务的软件或平台，供其他软件、组件或程序加以利用。此外，「数据存储」是以磁性、光学或物理等介质，记录和保存数字信息以供现在或未来使用。

关于「边缘」的实际定义？

边缘应用包括任何分布式应用，整个具体的处理过程是在服务器以外完成，即使数据最终被发送到数据中心。它的核心概念是避免将所有数据，通过互联网发送到服务器上进行处理，而是在邻近数据来源的地方先进行处理，从而避免长时间数据往返带来的延迟问题，实现更即时的快速反应。

  关于边缘 AI 毋庸置疑，边缘AI 就是将边缘计算与人工智能相结合。被称为边缘设备或边缘计算的嵌入式系统是数字世界与物理世界之间的重要桥梁。它们通常配有许多传感器，用来收集周边环境的数据。

边缘 AI 系统中所使用的机器学习技术可在现行的 CPU 上运行，甚至可以在功能普通的微控制器（MCU）中也能照跑不误。相较于其他搭载高效 AI 设备的应用产品，边缘 AI 能够以更低的功耗实现更高的性能。同时，边缘计算是在物联网装置或边缘设备上直接处理数据和信息，也因为边缘计算在例如实时分析、降低延迟、提高速度等方面的固有优势，因此发展突飞猛进。

边缘计算是一种组网计算模式，它能够将计算和数据存储先暂存于信息来源附近的位置。无论设备是否有互联网连接，设备上所生成的数据都由人工智能算法进行处理。正因如此，可以快速完成数据处理，提供实时反馈。根据服务器到终端或数据来源的距离，「边缘系统」可以大致划分为两种类型。靠近数据中心的应用（甚至可能在同一栋建筑内），都划分为近边缘。而诸如无人驾驶汽车等处于相异地点的应用，则可归类为远边缘。这两种边缘系统的相同之处，在于同样都是先处理及运算数据，再送回服务器或数据中心。

边缘 AI所使用的「硬件与软件」？

边缘 AI 可在各种硬件中运行，包括基本的 MCU 和最先进的神经处理单元(NPU)。而服务器所使用的边缘 AI 软件，多数都整合了机器学习算法，此概念是为了能在设备上运行 AI 演算法。由于边缘 AI 软件不依赖其他系统，也不依赖通过互联网连接，因此使用者可以实时取得所需要的数据。连接至边缘 AI 的设备使用嵌入式算法来追踪设备行为、收集和解析行为数据。这些设备也藉此做出决策，自动解决问题，并预先判断接下来的使用行为，给出相对应的信息。  

边缘AI 的优势

設備相容性高：边缘 AI 通常需要进行大量的数据处理。在此过程中，边缘运算不需要将数据上传云端，就能同时处理来自众多来源的视频图片数据。

低延迟：从云端传输数据会造成一定的时间延迟。边缘 AI 能够通过在设备中完成数据处理的方式降低延迟。

更为可靠：由于更快的速度以及更严格的安全标准，相较于传统的运算系统，边缘 AI 系统的可靠性也更加出色。  

比传统的运算系统更快、更小、更智能 归功于边缘 AI 的强大功能，我们的日常任务和工作变得更加轻松。边缘设备的快速处理能力将为一切提供动力，包括远程工作和通勤。边缘计算将推动新兴技术及其带来的沉浸式体验的快速发展。近期，USI 环旭电子协助品牌客户推出了最先进的边缘 AI 计算服务器，支持户外电信箱、计算机房、工厂、商店等众多应用场景。  

这是一款 2U 机架式边缘 AI 服务器，采用 Intel 第三代 Xeon Platinum 处理器，配备四路单槽宽或两路双槽宽NVIDIA GPU，具备小巧机身适合紧凑空间，且安静、坚固、防尘、防震。USI 提供了全套的架构和概念设计，包括机箱设计、硬件、固件设计（交换机固件，BIOS 和 BMC 固件）以及散热设计。该产品符合比标准更严格的 NEBS 电信法规，可确保服务器在不同的恶劣工作环境中能够平稳运行。 

边缘计算提供了更有效率的替代方案，在更接近数据产生位置的地方处理及分析数据，因而能够大幅减少延迟。具有更快的响应时间，因此相较于传统中心式计算架构，具备更好的发展前景和推广潜力。未来，USI 环旭电子将继续以高效的设计、生产、测试验证一体化服务，深耕服务器存储市场。

编辑：黄飞