非易失性内存Express处于坚固的边缘：推动极限工业计算中的推理分析

非易失性内存Express为边缘计算系统提供了数据中心性能，可实现快速的数据存储和访问。该技术是在重型工业环境中增强先进的自动化功能，在环境苛刻已成为稳健计算的障碍的竞技场中促进推理计算，人工智能和机器学习的一项突破。在这些设置中，快速的非易失性存储使机器学习算法即使在处理大量数据时也能正常执行。

考虑用于完成复杂视觉任务的智能对象检测软件。这种自动化比人眼更可靠，更强大，它是基于深度学习，或者是神经网络从不断暴露于某些视觉数据源中学习而变得更加智能和高效。

虽然曾经只能通过云资源来实现捕获和分析大量数据所需的性能，但如今的坚固边缘系统将非易失性内存Express存储与CPU和GPU的性能，编程的传感器以及软件算法相结合，以在多种计算中实现高级自动化环境。回顾非易失性内存Express的实际应用，可以展示出如何利用先进的自动化技术，使极端的工业环境变得更具竞争力。

模块化NVMe和U.2增加了灵活性

NVMe是专门为通过PCIe接口利用诸如NAND或永久性存储器之类的加速存储介质而开发的。在SATA SSD无法充分利用PCIe通道的情况下，NVMe可以以直接连接到PCIe通道的SATA的速度的两倍执行数据传输。通过使用PCIe Gen 3协议，数据沿着类似于高级处理器架构的并行，低延迟路径移动。较新的NVMe SSD现在也正在过渡到PCIe Gen 4协议，从而为SSD提供了更快的读取或写入速度。

CPU周期效率更高，避免了SATA常见的I / O瓶颈，并为边缘推理分析提供了所需的性能。这会产生一系列的好处；例如，读/写功能通过减少延迟来提高，增加了工作量，并发现了用于实时处理的新选项。数据存储在没有活动部件的闪存中，NVMe架构本身提供了调节SSD电源的能力。这些因素提高了可靠性，延长了电池寿命，并对总拥有成本产生了积极影响。

NVMe还通过可热插拔功能为坚固的边缘系统增加了灵活性。在理想的设计中，M.2存储托盘可以用作主机，从而可以快速访问和更换驱动器。与单个板载NVMe驱动器相比，可热插拔功能可确保在将数据移动到存储或其他主数据管理设施中方面的灵活性。

经过优化的系统还支持用于与NVMe存储连接的U.2接口。如果将小型扁平M.2驱动器直接放置在主板上，则U.2电缆可以访问单独的2.5英寸。传统SATA SSD通用的SSD。根据部署环境，这可以通过将驱动器及其产生的热量与母板分开来提供散热优势。

这两个选项都直接通过PCIe总线与NVMe存储系统的主板通信，并且两个选项都使用相同类型的闪存存储。U.2选项为最终用户提供了这种额外的灵活性，从而使存储容量比M.2略高（大约8 TB，而M.2的最大为4 TB）。总体而言，U.2通过使用多达四个PCIe通道和两个SATA通道来实现更快的数据流水线。

受益于远程信息处理和运输应用

车载传感器会收集大量数据，而随着5G的激增，这一数据只会增加。在AI的支持下，这些全面的实时数据最终用于改善资产跟踪，评估驾驶行为，提高生产率以及简化总体运营和成本。在整个行业范围内，边缘设备对于依赖移动劳动力的运营也至关重要。

由于远程信息处理领域具有多种多样的数据，传感器和车辆类型以及操作环境，因此非常多样化，因此灵活的数据操作是关键。例如，强大的连接性对于行驶中的车辆至关重要，遥测数据会不断地来回移动。配备可热插拔的NVMe功能后，商用车辆中的坚固系统将为如何将车辆中的数据发送到中央数据存储提供另一种选择。车辆返回后，可以简单地更换驱动器，从而消除了停机时间并保持了车辆的行驶状态。

优化客户体验

坚固的边缘技术在从库存管理和物流到个性化购物体验和销售预测的所有过程中都发挥着作用。人工智能使零售商能够在物理上和虚拟上构建智能商店，以此在买方拥有所有权力的市场中保持竞争力。具有自助服务技术的信息亭必须具有坚固的设计，融合模块化和无风扇的选件，才能在极端环境和恶劣温度下保持良好性能。工作负载合并考虑了计算，存储，I / O多样性和连接性，以保护性能并在边缘实现有效远程管理的节省成本的便利。

借助高性能计算，可以确保公共场所和基础设施的安全。例如，坚固耐用的边缘驱动AI使系统可以自动分析实时视频，也可以无需人工。这有助于在体育场馆，火车站和机场等市政环境中实现实时公共安全。此处部署的系统必须能够在苛刻的温度下（-40°C至70°C）存在，能够承受冲击和振动（5gRMS振动和50G冲击），并可以在宽电压（9至50 Vdc）下运行。

结合PCIe Gen 3和NVMe存储，开发人员可以在最极端的环境中创建用于数据记录，监视和监视的应用程序。这种设计方法承认SATA存储技术不足以达到这种水平的边缘性能，而是建立在驱动数据中心设计的相同概念上。新的坚固边缘系统设计在性能和可靠性上都更接近于生成数据的位置。

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