边缘深度学习支持因素

1.软件：更高效的AI模型

以前的深度学习模型的大小和效率比今天的深度学习模型大得多。训练后的模型的大小越小，在边缘设备上运行训练后的模型所需的存储和计算能力就越小。AI开发人员能够压缩和优化AI算法，并使用各种方法（例如修剪，权重共享，量化等）使它们成指数级地变小。因此，具有更小的存储空间和更少的计算能力的高精度深度学习模型使嵌入式系统成为边缘解决方案的强大解决方案。

2.硬件：强大的加速器

一些硬件主要支持嵌入式系统以在边缘执行深度学习模型。硬件加速器的配置符合深度学习算法运行其计算和管理数据的方式。例如，工业计算机可以配备硬件加速器，这些硬件加速器可以比依赖系统CPU更快，更高效地执行AI工作负载，例如机器学习和深度学习。AI硬件加速器包括GPU（图形处理单元），VPU（视觉处理单元）和FPGA（现场可编程门阵列）。

强大的GPU和VPU

GPU或图形处理单元由数千个内核组成，这些内核可以一次计算无数的计算。这非常适合使用复杂线性代数计算（例如向量运算和矩阵计算）的深度学习模型。因此，GPU和VPU高效地一次处理大量计算。例如，具有Tensor内核的NVIDIA GPU在计算深度学习算法方面绝对强大。

更快的RAM和SSD

RAM在深度学习计算中的主要作用是它包含来自SSD的最新数据集，这些数据集将在GPU / VPU上进行计算。现在，RAM具有更大的存储空间和更快的速度，就像DDR4 SDRAM可以非常快地将数据传输到GPU / VPU一样，这提高了深度学习算法的性能。DDR4 SDRAM可以达到1600 MHz的时钟速率，这比上一代DDR3快得多。

SSD的情况与此类似，更多的存储空间和更快的速度。与以前的SATA SSD相比，PCIe NVMe SSD非常快。NVMe SSD减少了SATA SSD以前的瓶颈，NVMe SSD在理论上的吞吐速度高达4GBps。

3.推理分析： 软硬件组合

在以一定的预测精度完成深度学习模型训练后，即可将其部署在嵌入式系统的边缘以进行推理分析。深度学习推理是指训练有素的模型，它们能够识别图像并为机器提供视觉。训练AI模型后，将对其进行压缩和优化以提高效率，使其可以部署在深度学习嵌入式系统上。   深度学习嵌入式系统配置有强大的性能加速器，包括CPU，GPU，VPU，FPGA，SSD和丰富的I / O，以使其能够从不同的传感器远程接收数据并在边缘无缝运行实时深度学习推理分析。