邊緣深度學習支持因素

1.軟件：更高效的AI模型

以前的深度學習模型的大小和效率比今天的深度學習模型大得多。訓練后的模型的大小越小，在邊緣設備上運行訓練后的模型所需的存儲和計算能力就越小。AI開發人員能夠壓縮和優化AI算法，并使用各種方法（例如修剪，權重共享，量化等）使它們成指數級地變小。因此，具有更小的存儲空間和更少的計算能力的高精度深度學習模型使嵌入式系統成為邊緣解決方案的強大解決方案。

2.硬件：強大的加速器

一些硬件主要支持嵌入式系統以在邊緣執行深度學習模型。硬件加速器的配置符合深度學習算法運行其計算和管理數據的方式。例如，工業計算機可以配備硬件加速器，這些硬件加速器可以比依賴系統CPU更快，更高效地執行AI工作負載，例如機器學習和深度學習。AI硬件加速器包括GPU（圖形處理單元），VPU（視覺處理單元）和FPGA（現場可編程門陣列）。

強大的GPU和VPU

GPU或圖形處理單元由數千個內核組成，這些內核可以一次計算無數的計算。這非常適合使用復雜線性代數計算（例如向量運算和矩陣計算）的深度學習模型。因此，GPU和VPU高效地一次處理大量計算。例如，具有Tensor內核的NVIDIA GPU在計算深度學習算法方面絕對強大。

更快的RAM和SSD

RAM在深度學習計算中的主要作用是它包含來自SSD的最新數據集，這些數據集將在GPU / VPU上進行計算。現在，RAM具有更大的存儲空間和更快的速度，就像DDR4 SDRAM可以非常快地將數據傳輸到GPU / VPU一樣，這提高了深度學習算法的性能。DDR4 SDRAM可以達到1600 MHz的時鐘速率，這比上一代DDR3快得多。

SSD的情況與此類似，更多的存儲空間和更快的速度。與以前的SATA SSD相比，PCIe NVMe SSD非常快。NVMe SSD減少了SATA SSD以前的瓶頸，NVMe SSD在理論上的吞吐速度高達4GBps。

3.推理分析： 軟硬件組合

在以一定的預測精度完成深度學習模型訓練后，即可將其部署在嵌入式系統的邊緣以進行推理分析。深度學習推理是指訓練有素的模型，它們能夠識別圖像并為機器提供視覺。訓練AI模型后，將對其進行壓縮和優化以提高效率，使其可以部署在深度學習嵌入式系統上。   深度學習嵌入式系統配置有強大的性能加速器，包括CPU，GPU，VPU，FPGA，SSD和豐富的I / O，以使其能夠從不同的傳感器遠程接收數據并在邊緣無縫運行實時深度學習推理分析。