边缘人工智能的崛起:十大平台,引发了一场革命
虽然技术日新月异,但边缘人工智能在数据处理和分析方面发挥着越来越重要的作用。边缘人工智能在数据源附近开发人工智能技能,能够提高效率并减少延迟,实现实时决策。以下是推动边缘人工智能崛起的十大平台,展示了这一快速发展的领域的创新性和贡献。
NVIDIA Jetson
NVIDIA Jetson是Edge AI领域的领导者之一,为边缘应用提供定制的计算平台和计算能力。Jetson系列包括Jetson Nano、TX2、Xavier和Orin等模块,可满足不同的性能需求。这些平台涵盖了人工智能的广泛应用,例如机器人、自动驾驶汽车和智能城市基础设施。凭借这种基于GPU的加速计算,NVIDIA Jetson已成为实时数据处理和人工智能部署的现代资源。
Google Coral
Google Coral为Edge AI提供了完整的堆栈,其硬件采用ASIC的形式,即Edge TPU(张量处理单元),用于加速边缘上的机器学习推理。珊瑚开发板和USB加速器等产品为开发人员提供了将模型高效部署到人工智能所需的硬件。珊瑚由谷歌开发,因其极其友好的用户界面和与TensorFlow Lite的无缝集成支持而广受欢迎,成为边缘人工智能项目中最受欢迎的平台之一。
Intel Movidius
Intel Movidius专注于边缘人工智能的视觉处理解决方案。Movidius神经计算棒就是这样一个产品,它使任何边缘设备都变得智能。当我们希望在安全摄像头、无人机和智能家电等设备中实现低功耗和高性能时,英特尔的Movidius是首选。英特尔的Movidius技术可以执行高级人工智能任务,如物体检测和面部识别。
Microsoft Azure IoT Edge
Microsoft Azure IoT Edge将Azure的所有高级云智能功能扩展到物联网。Microsoft Azure IoT Edge的架构使设备能够在现场边缘运行人工智能服务和机器学习模型。Azure IoT Edge扩展了对多种用例的广泛支持,从预测性维护到实时分析,再到边缘的人工智能推理。它还为云和边缘资源提供了统一的管理策略。
AWS Deep Learning AMIs
亚马逊网络服务(AWS)深度学习AMI(DLAMI)通过AWS Greengrass扩展了边缘人工智能的功能。Greengrass使得在边缘设备上运行AWS Lambda函数和机器学习模型成为可能,从而实现实时分析和决策。AWS深度学习AMI旨在成为从工业自动化到智能设备的各种边缘应用的骨干。
IBM Edge Application Manager
IBM Edge Application Manager 是一款多边缘环境解决方案。它能够管理、自动扩展和优化人工智能工作负载。它可用于制造业、能源和零售业等不同场景,为边缘人工智能的实时数据处理和部署提供解决方案。
Qualcomm Snapdragon
高通拥有自己的人工智能引擎,该引擎可在骁龙处理器中找到,从而在边缘提供卓越的人工智能处理能力。其人工智能引擎可以运行和加速机器学习和计算机视觉工作负载。因此,它适用于移动和移动边缘设备、智能摄像头和类似的边缘设备。高通公司的技术从根本上实现了这种先进功能,确保实时物体检测和语音识别等,以进一步提升用户体验并实现这些设备的潜力。
Edge Impulse
Edge Impulse是一个专门用于在边缘进行机器学习模型开发和部署的平台。该平台专注于从数据收集、模型训练到部署的人工智能应用工具。此外,该工具与设备无关,可接受从可穿戴传感器到工业设备和环境监控系统的一切。这为边缘人工智能提供了另一种非常广泛的选择。
Hewlett Packard Enterprise Edgeline
Hewlett Packard Enterprise Edgeline 是边缘人工智能和 IT 基础设施的结合体,旨在促进实时分析和人工智能处理。Edgeline 平台将核心硬件与先进软件相结合,使其能够适应恶劣环境。Hewlett Packard Enterprise Edgeline 适用于制造、运输和能源领域。因此,它能够提供可靠高效的边缘人工智能解决方案。
Samsung ARTIK
Samsung ARTIK 提供边缘人工智能的单一解决方案,将硬件模块与开发工具包相结合。 ARTIK 平台专为物联网和边缘人工智能应用而设计,可提供集成的连接和计算能力。 三星完整的 ARTIK 解决方案通过集成支持智能家居、工业自动化和医疗保健应用,因为它们利用了强大的、可扩展的人工智能边缘。
总之
这是最顶级的边缘人工智能平台,它们推动了数据处理和决策方式的变革和重塑。由于这些平台具有各自独特的功能,因此它们涵盖了从英伟达Jetson模块的计算能力到谷歌Coral人工智能加速器的效率等,它们在边缘人工智能技术发展的各个行业中共同发挥作用。投资通过缩短操作时间滞后并实现大范围实时决策,从而提高效率。
最常见的问题及其答案
什么是边缘人工智能?
边缘人工智能是指部署在网络边缘的人工智能技术,更接近数据生成的位置,以实现实时处理和决策。
为什么边缘人工智能很重要?
Edge AI 能够减少延迟、提高效率,并通过本地处理数据而非依赖集中式云服务器来加快响应速度。
Edge AI 的常见应用有哪些?
常见应用包括自动驾驶汽车、智慧城市、工业自动化、安全系统和物联网设备。
NVIDIA Jetson 如何支持边缘人工智能?
NVIDIA Jetson 提供强大的人工智能计算平台,配备 GPU 加速模块,支持实时数据处理和广泛的人工智能应用。
什么是 AWS Greengrass?
AWS Greengrass 是一项将 AWS 云功能扩展到边缘设备的服务,允许直接在边缘部署机器学习模型和人工智能服务。
