AI邊緣推理計算機設計通過EdgeBoost節(jié)點變得簡單

當計算系統(tǒng)根據(jù)經過訓練的機器學習算法進行預測時，就會發(fā)生推理。雖然推理的概念并不新鮮，但在邊緣執(zhí)行這些高級操作的能力相對較新。

基于邊緣的推理引擎背后的技術是嵌入式計算機。但顯然，它遠不止于此，具有增強的計算能力、大量存儲和必要的 I/O 來實時處理大量數(shù)據(jù)。目標是在盡可能靠近生成數(shù)據(jù)的位置執(zhí)行操作，從而在最短的時間內獲得最準確的結果。該位置通常非?？拷?a target="_blank">傳感器，外部數(shù)據(jù)被輸入到系統(tǒng)中。一旦做出決策，它們通常會被發(fā)送回邊緣執(zhí)行，從而推動邊緣的實時決策。

基于邊緣的推理引擎的一個關鍵問題是其部署環(huán)境。例如，它是否必須設計為能夠承受沖擊和振動？它會產生極高或極低的溫度嗎？它能否在性能加速之間提供適當?shù)钠胶?？對這些問題中的每一個的回答可能會導致不同的設計，或者至少是不同的設計方式。

一些供應商為環(huán)境問題保留了全套內部測試設備。這將包括熱調節(jié)的模擬，當然還有沖擊和振動。在大多數(shù)應用中，專為“堅固耐用和熱應用”而設計的系統(tǒng)意味著它可以在 -40°C 至 +70°C 的溫度范圍內運行，并且可以承受高達 20 G 的沖擊和 3 Grms 的振動。

增強人工智能

通用嵌入式計算機和旨在處理推理算法的計算機之間存在明顯的區(qū)別。首先，推理引擎需要最高的計算性能。任何設計人員都可以將高端 X86 處理器從現(xiàn)成中取出并集成到系統(tǒng)中，甚至是包含數(shù)據(jù)中心平臺功能的系統(tǒng)。然而，在硬件和軟件方面，人工智能系統(tǒng)需要深厚的專業(yè)知識和經驗，才能設計出具有最大吞吐量的系統(tǒng)。Premio的專家以其強大的硬件工程和工業(yè)級計算機平臺的設計符合這一要求。

Premio提出了一種稱為邊緣加速節(jié)點的模塊化技術，可以最大限度地提高邊緣的系統(tǒng)性能。硬件節(jié)點以物理方式連接到平臺的下部，并為需要數(shù)據(jù)采集以獲得實時洞察的邊緣級工作負載提供硬件加速。這種兩件式模塊化設計有助于保持平臺的堅固性，同時通過創(chuàng)新罐式模塊和 GPU 中的非易失性存儲器 （NVMe） 固態(tài)磁盤驅動器 （SSD） 提供性能加速，以實現(xiàn)并行計算性能。每個邊緣加速節(jié)點都使用高轉速主動冷卻來確保這些組件的可靠性。

Premio提供了許多不同的邊緣加速節(jié)點。例如，RCO-6000-CFL-2N2060S增加了一個熱插拔的NVMe SSD容器，能夠容納多達兩個15毫米U.2固態(tài)硬盤和一個PCIe GPU。第二種選擇是RCO-6000-CFL-4NH，可增強存儲能力，支持x2熱插拔NVMe SSD罐，可容納兩個15毫米U.2 SSD，用于支持硬件和軟件RAID的高容量NVMe存儲。第三種選擇是RCO-6000-CFL-8NS，專注于更多的高速NVMe存儲，使系統(tǒng)集成商能夠添加多達8個7毫米，2.5英寸。U.2 NVMe SSD，即將推出Premio的Edge Boost Node產品組合。

這種類型的拓撲非常重要，因為對于基于邊緣的推理系統(tǒng)，存儲與駐留在背板上的 I/O 分離，從而最大限度地提高性能?！懊卦E”在于平衡可用的PCIe通道數(shù)量以提供最佳性能，Premio能夠從其嵌入式和數(shù)據(jù)中心計算機架構設計組合中提取這種設計技術。

其他必須考慮的 I/O 包括 USB、COM 接口，甚至 5G。對于電路板供應商和 OEM 來說，處理高吞吐量 I/O 的一種好方法是通過模塊化 I/O 子板來增加靈活性。通過這種方法，系統(tǒng)可以準確地提供所需的 I/O，并消除特定于應用程序的工作負載的不必要的 I/O 選擇。

面向 ADAS 應用的 AI

當今一個流行的應用是ADAS或高級駕駛員輔助系統(tǒng)。這些復雜的系統(tǒng)基于有效的數(shù)據(jù)收集和共享為自動駕駛汽車應用提供動力，旨在為五級自動駕駛不斷提供更智能的算法。

注意到這顯然是基于邊緣的應用，邊緣加速節(jié)點設計團隊確保納入適當?shù)募庸坦δ芎蜔嵴{節(jié)。例如，系統(tǒng)操作員需要始終動態(tài)了解箱內的溫度。在這里，可能的情況包括風扇。作為耗電組件，該風扇僅在必要時打開電源。

在Premio為其客戶提供的軟件開發(fā)工具包中，有一個應用程序可以讓他們最大限度地利用這些風扇，確定它們應該何時打開，它們應該以什么速度運行等等。該軟件還提供了一個安全閥，因為它可以將所有I/O讀取操作從各種外設暫?；?a target="_blank">CPU。此操作也可以使用物理按鈕和LED指示燈進行。

最大化電源效率

電源效率是基于邊緣的推理引擎的重中之重。系統(tǒng)設計人員認識到需要將處理能力放置在更靠近物聯(lián)網(wǎng)傳感器的位置。直接的解決方案是添加各種性能加速器，通常以 GPU、NVMe 存儲和 M.2 加速器的形式出現(xiàn)。此設計策略的權衡是，每個組件都是高功耗組件，需要解決功耗與性能預算問題。將這些任務隔離到邊緣加速節(jié)點可增加處理能力并減少主機處理器上的負載，主機處理器在其堅固耐用的寬功率輸入（從 9 V DC 到 48 V DC）中隔離。模塊化邊緣加速節(jié)點的一個獨特功能是，它可以在可靠性至關重要的最苛刻邊緣工作負載中為強大的性能加速模塊（NVMe SSD、GPU 或 m.2 加速器）提供電源穩(wěn)定性。

由于基于邊緣的推理引擎會生成大量數(shù)據(jù)，因此存儲是關鍵。邊緣加速節(jié)點包括一個 6 Gbit/s SATA 接口，可以連接四個驅動器（兩個內部驅動器和兩個外部驅動器）。然而，集成 NVMe 驅動器是此應用的潛在游戲規(guī)則改變者。在這種特殊情況下，它通過最多四個 2.5 英寸、15 毫米驅動器和另一個選項在八個 2.5 英寸、7 毫米驅動器中進行處理。

雖然板載存儲至關重要，但將數(shù)據(jù)與云協(xié)調的能力也至關重要。在此方案中，此過程通過標準千兆以太網(wǎng)或 10-Gbit/s 模塊進行處理。WiFi或蜂窩LTE也是選項，具體取決于應用和環(huán)境。由于該設計提供靈活的I/O子板，用戶甚至可以集成5G子板模塊，以實現(xiàn)與5G部署的超低延遲連接。

安全性和下一代可升級性

雖然任何工業(yè)平臺都必須包含適當?shù)陌踩胧?，但將系統(tǒng)性能推向邊緣會使安全性變得更加重要。Premio 建立在公認的行業(yè)標準（如 TPM 2.0）之上，用于加密數(shù)據(jù)。然后是物理方面需要解決的問題——有人從字面上竊取了物理系統(tǒng)。為了解決這個問題，邊緣加速節(jié)點上的 NVMe 驅動器位于鎖和鑰匙驅動器籠后面。

邊緣加速節(jié)點的模塊化使其本質上是可升級的。只需在模塊可用時將其更換為更高性能的版本即可。雖然此功能可能會略微增加物料清單 （BOM），但它可以保護長期投資，因為可以保證系統(tǒng)具有更長的有效使用壽命。在軟件方面，可以通過局域網(wǎng)在現(xiàn)場進行無線升級，并且由于內置的安全功能，可以放心地完成。隨著行業(yè)轉向云原生升級路徑，這已成為升級的首選方法。只要系統(tǒng)保持“容器化”，安全問題就會得到解決和管理——無論是在系統(tǒng)的生命周期內，還是在不斷變化的數(shù)字安全威脅環(huán)境中。

Premio認識到其本地化制造使公司在競爭中占得先機。所有組裝均在其位于洛杉磯的工廠進行，無論訂單規(guī)模如何。這消除了海外供應鏈的潛在負擔，加快了上市時間并簡化了部署，使客戶能夠非常快速地啟動和運行企業(yè)規(guī)模和部署。

審核編輯：郭婷