深度學(xué)習(xí)嵌入式系統(tǒng)

具有深度學(xué)習(xí)模型的嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序帶來了巨大的好處。深度學(xué)習(xí)嵌入式系統(tǒng)已經(jīng)改變了各個(gè)行業(yè)的企業(yè)和組織。深度學(xué)習(xí)模型可以幫助實(shí)現(xiàn)工業(yè)流程自動化，進(jìn)行實(shí)時(shí)分析以做出決策，甚至可以預(yù)測預(yù)警。這些AI嵌入式系統(tǒng)已被證明可以降低成本并增加各個(gè)行業(yè)的收入，包括制造工廠，供應(yīng)鏈管理，醫(yī)療保健等等。本文將介紹有關(guān)深度學(xué)習(xí)嵌入式系統(tǒng)的信息。

深度學(xué)習(xí)模型是如何創(chuàng)建的？

創(chuàng)建深度學(xué)習(xí)模型涉及多個(gè)階段，從培訓(xùn)，制作到準(zhǔn)備模型，然后再在邊緣的嵌入式系統(tǒng)上運(yùn)行。訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型是過程的工作量和時(shí)間密集型部分，其中通過提供需要時(shí)間和強(qiáng)大計(jì)算能力的各種數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練模型。培訓(xùn)的目的是為預(yù)期的應(yīng)用程序創(chuàng)建一個(gè)準(zhǔn)確的模型。訓(xùn)練完模型后，它將經(jīng)歷評估過程和超參數(shù)調(diào)整，這是從根本上提高AI模型準(zhǔn)確性的過程。在達(dá)到某個(gè)所需的準(zhǔn)確度百分比之后，可以準(zhǔn)備進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行預(yù)測，在該模型中最終可以將其與嵌入式系統(tǒng)一起部署在邊緣以處理某些應(yīng)用程序。

為什么要在邊緣運(yùn)行深度學(xué)習(xí)模型？

最初，深度學(xué)習(xí)模型在云上運(yùn)行，使用強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)在大型數(shù)據(jù)中心中訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。以前，邊緣設(shè)備的功能不足以訓(xùn)練和運(yùn)行深度學(xué)習(xí)模型。但是，強(qiáng)大的性能加速器（如GPU，VPU，多核處理器，NVMe SSD，FPGA和ASIC）的爆炸式增長使AI模型可以由遠(yuǎn)離云的嵌入式系統(tǒng)運(yùn)行。這樣，它將使解決方案更接近執(zhí)行應(yīng)用程序的地方，從而提供各種優(yōu)勢并消除了AI應(yīng)用程序的瓶頸。

在邊緣運(yùn)行深度學(xué)習(xí)模型的好處：

1、低延遲

將數(shù)據(jù)處理從云遷移到邊緣的原因之一是延遲。在云上運(yùn)行深度學(xué)習(xí)模型的邊緣應(yīng)用程序始終需要24/7的Internet連接才能執(zhí)行任務(wù)。雖然，不能保證持續(xù)穩(wěn)定的互聯(lián)網(wǎng)連接，尤其是在偏遠(yuǎn)地區(qū)，互聯(lián)網(wǎng)連接甚至可能不可用。對于需要實(shí)時(shí)決策的關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用（例如自動駕駛汽車）而言，這可能是一場災(zāi)難。

2、低能耗

相比龐大的數(shù)據(jù)中心需要大量的電源來運(yùn)行計(jì)算機(jī)，從而需要更多的電力來冷卻數(shù)據(jù)服務(wù)器，相比之下，嵌入式系統(tǒng)的能源效率要高得多。深度學(xué)習(xí)無風(fēng)扇嵌入式系統(tǒng)利用被動冷卻來冷卻內(nèi)部組件，從而降低了功耗，這對于降低高昂的電力成本非常有用。

3、網(wǎng)絡(luò)帶寬效率

不斷向云端發(fā)送大量數(shù)據(jù)存在帶寬問題。也就是說，通過在邊緣遷移深度學(xué)習(xí)算法，嵌入式系統(tǒng)不需要持續(xù)的Internet連接，并且可以在邊緣實(shí)時(shí)分析實(shí)時(shí)情況，而僅將重要信息發(fā)送到云以進(jìn)行進(jìn)一步分析。例如，在邊緣運(yùn)行深度學(xué)習(xí)嵌入式應(yīng)用程序的智能監(jiān)控應(yīng)用程序可以過濾掉不重要的安全錄像，并且僅發(fā)送對應(yīng)用程序有價(jià)值的活動錄像。

4、強(qiáng)大的隱私和安全性

消除了不斷向云發(fā)送數(shù)據(jù)和從云接收數(shù)據(jù)的需求，降低了數(shù)據(jù)泄露和個(gè)人信息泄漏的風(fēng)險(xiǎn)，這些風(fēng)險(xiǎn)可能危害業(yè)務(wù)運(yùn)營。此外，深度學(xué)習(xí)工業(yè)嵌入式系統(tǒng)配置有TPM 2.0，以提供額外的安全性，不僅可以保護(hù)來自遠(yuǎn)程黑客的數(shù)據(jù)，還可以在硬件處對信息進(jìn)行加密，以防止發(fā)生物理盜竊時(shí)的數(shù)據(jù)泄露。

5、更環(huán)保

邊緣計(jì)算所需的電力更少，這相當(dāng)于可持續(xù)性措施所需的碳足跡也更少。運(yùn)行深度學(xué)習(xí)模型的巨大云數(shù)據(jù)中心需要大量的電力，這會導(dǎo)致過量的CO2排放，這對于環(huán)境而言非常不利。具有無風(fēng)扇設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)嵌入式系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的電能要少得多，尤其是在沒有風(fēng)扇的情況下，這將帶來更好的解決方案可持續(xù)性。