如何选择一款AI边缘计算设备？（AI边缘计算设备怎么选择）
Edge也可能是一个与舒适和温度受控的数据中心完全不同的环境。可能暴露于振动或高度。这将影响所选设备及其包装或包装。另一个重要方面是监管要求。射频（RF）所有通过通信的设备必须符合规定，可能需要获得操作许可证。一些平台可以立即使用，但其他平台可能需要付出更多努力。因此，设计周期中的处理能力您需要仔细了解存储和存储，包括软件升级。
与硬件不同，设备可以在现场部署软件更新。这些无线（OTA）更新目前非常常见。每个Edge设备可能需要设计为支持OTA更新。要选择正确的解决方案，您必须仔细评估所有这些要求，并仔细审查应用程序的具体要求。您必须在设备上处理视频数据或音频。打开它？这仅仅是关于温度或监测其他环境因素吗？我应该一直在线还是长时间睡觉？是否由外部事件触发？其中许多问题适用于边缘使用的所有技术，但随着处理级别和输出预期的提高，您需要扩展需求列表。
AI和ML现在可以应用于该技术的边缘设备和智能节点，提供了一个巨大的机会。这意味着处理机器不仅离数据源更近，而且可以利用引擎收集的数据做更多的事情。
首先，您可以提高数据使用的效率。
第二，由于数据移动较少，网络架构已被简化。
第三，数据中心的重要性降低了。
如果数据中心位于城市中且靠近活动现�。詈笠坏憧赡芸雌鹄床惶匾绻绲谋咴凳桥┏』蛩沓У绕兜厍榭鼋⑸艽蟊浠２豢煞袢希チ系氖菀贫浅？臁Ｐ矶嗳巳衔愕乃阉鹘峁嵯允驹谄聊簧�。在它出现之前，你会惊讶地发现它已经在世界各地传播了两次。整个时间只有几分之一秒，这对我们来说几乎是瞬间的。
但对于机器和其他智能设备来说，这些设备是联网的、智能的，大部分互联网都配有自配置的传感器和致动器。每秒钟相当于一小时。这种往返延迟是实时系统制造商和开发人员真正关心的问题。数据移动到数据中心所需的时间既不是微不足道的，也不是暂时的。减少这种延迟是边缘计算的核心目标，我们将与5G将发挥作用的更快的网络合作。然而，随着更多设备的引入，更快的网络引入无法弥补预期的累积网络延迟。
分析人士预计，2030年左右，在线链接设备的数量将达到500亿台。如果这些设备需要带宽连接到数据中心，网络将始终被切断。如果其中许多设备正在运行，请等待前一阶段的数据到达。如果我们这么说的话，总的延迟很快就会变得非常明显。
边缘计算是唯一可以减少网络拥塞的解决方案，边缘计算通常是实用的，但边缘计算的具体好处仍然是应用，这在很大程度上取决于边缘算法的应用。这些规则帮助工程团队确定边缘计算是否适合特定应用。
