边缘计算的主要硬件需求是什么？

随着物联网和工业物联网设备的数量不断增加，生成的数据量和速度也在不断增加。部署边缘计算机是为了减轻云和数据中心的负担。边缘计算的硬件需求是什么？以下是前 5 个主要功能。

1、边缘计算机必须经过加固

边缘计算机通常部署在工业环境中。因此，边缘计算机必须坚固耐用，以承受水和灰尘、极端温度以及冲击和振动等环境因素。一个定义特征是无风扇系统设计，因为它在工业计算应用中具有整体可靠性。无风扇计算机通过特制机箱散热，而不是通风孔和开口。密封的机箱可防止灰尘和碎屑进入并损坏内部组件。此外，风扇是计算机的常见故障点，无风扇设计消除了这个问题并使计算机更耐用。

其次，坚固耐用的计算机使用宽温组件，使其能够承受极冷和极热。坚固耐用的计算机具有从 -40⁰C 到85⁰C 的广泛温度耐受性，而常规台式电脑的设计可在5⁰C到40⁰C的安全温度范围内工作。这些专用计算机经过强化和测试，可在从工厂车间到远程移动运输车辆的最严苛部署中运行。

此外，无线设计使坚固耐用的边缘计算机能够承受频繁的冲击和振动。没有电缆消除了电缆松动并导致不必要的停机的可能性。

2、边缘 PC 必须配备足够的坚固存储

部署边缘PC来处理和分析从工业物联网传感器和设备收集的大量数据。固态驱动器通常用于其高容量和快速数据传输速度。此外，SSD 将数据存储在 NAND 芯片上，与传统 HDDS 中使用的旋转金属盘相比，NAND 芯片能够更好地处理冲击和振动。

3、边缘计算机需要支持实时处理的性能加速器  

性能加速器通常在边缘计算机中用于实时数据分析。以下是一些最常见的性能加速器，它们有利于边缘的硬件加速。

多核 CPU

多核顺序处理允许处理器利用多个核来处理数据，每个核作为一个单独的处理设备。这允许多个任务同时运行，从而实现更快的响应速度和更好的能源效率。

GPU

GPU 通常被添加到边缘计算机以加速人工智能(AI) 和机器学习(ML) 工作负载。GPU 在使用并行处理的实时处理和推理分析方面非常有效，而且速度和准确性令人难以置信。

VPU

视觉处理单元专门针对机器视觉、机器学习、人工智能、面部识别和高端图像处理进行了优化，与 GPU 相比，功耗更低、产生的热量更少，这使得VPU 非常适合无风扇计算机。

FPGA

现场可编程门阵列 (FPGA) 用于加速推理分析、人工智能等工作负载，并为机器学习执行大量数据分析。

NVMe 计算存储

借助计算存储技术，数据在驱动器上本地存储和处理。因此，数据不再离开驱动器进行处理或路由回，从而减少关键任务处理的延迟。

4、边缘计算机需要丰富的有线和无线网络选项

持续的数据收集、传输和卸载需要丰富的连接选项。边缘 PC 通常配备有线和无线网络适配器以及多个SIM 模块，以提供4G、LTE 和5G 数据服务，以实现不间断的网络连接，尤其是远程和移动部署。蓝牙也常用于连接低功耗蓝牙和物联网设备，提供可靠的一对一或多对多连接。

5、坚固的边缘计算机必须具有丰富的 I/O

坚固耐用的边缘 PC 配备了丰富的I/O 端口，适用于新旧工厂机械、设备和设备。USB 端口、COM 端口、以太网端口(RJ45/M12) 和通用I/O 端口(GPIO) 通常配备在边缘计算机上。由于能够支持各种I/O 端口，坚固耐用的边缘计算机可以有效地整合阵列工业和物联网工作载。