迎接边缘计算:把计算工作放到重要的地方

发布时间:2024-07-15  

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New Tech Tuesdays

与Rudy Ramos一起,每周了解面向设计工程师的各种有趣、新奇和值得关注的动态。

在当今的数字化转型时代,边缘计算已成为在源头处理数据的关键技术。嵌入式片上系统(SoC)和系统模块(SOM)是这一转型的核心,它们是紧凑、高效、功能强大的计算解决方案,能让速度和智能更靠近需要它们的地方。


本周,我们将探讨这些嵌入式系统的优势和应用,以及它们为何能够给各行各业带来变革。


创新引领边缘计算


边缘计算的茁壮成长,主要得益于激增的工业物联网(IIoT)和物联网(IoT)设备,以及日益增长的低延迟处理需求。


边缘计算是指将数据处理的工作放在数据源头附近进行,而非依赖集中式数据处理中心或云端处理(图1)。缩短数据产生和处理之间的距离,有助于在嵌入式SoC和边缘之间形成协同效应,从而减少延迟、提高速度,并显著增强需要实时处理的应用的性能,为从工业自动化和自动驾驶汽车到医疗保健和医疗设备等各个领域带来深刻变革。


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图1:边缘计算有望缩短数据产生与处理之间的距离,从而更好地处理数据。(图源:VectorMine/stock.adobe.com)


提升性能、效率和安全性


嵌入式SoC设计用于无缝集成硬件和软件功能,从而优化性能并快速执行任务。TensorFlow、PyTorch和Edge Impulse等软件框架有助于在这些边缘设备上部署机器学习模型。


在边缘计算中使用嵌入式SoC的突出优势之一,在于它们的能效更高,可以让边缘设备长时间运行,而不会耗尽其电力资源。此外,SoC还内置了加密、安全启动和基于硬件的身份验证等安全功能,可提供强大的保护,阻止网络威胁和未经授权的访问,让设备在更安全、更可靠的环境中运行。此外,具有AI功能的现代高性能SoC还可以支持一些更复杂的用途,例如多类型物体检测、超分辨率视频增强等。这些支持AI的SoC可为需要紧凑型元器件的应用提供支持,这些应用包括智能手机、可穿戴设备以及复杂的IIoT和IoT解决方案。


边缘计算SoC的新领域


在物联网中,边缘计算可将简单的设备转变为智能设备,让它们能够执行复杂任务,而无需持续地和云端交互。在工业领域,IIoT设备使用嵌入式系统进行预测性维护和自动质量控制,即使在网络连接不可靠的环境中依然能正常工作。在医疗保健领域,嵌入式SoC可实时执行健康监测和诊断,并在本地处理患者数据,以便即时分析和响应。


在智慧城市中,嵌入式SoC为小到智能电表、大到交通管理系统等各种IoT设备提供支持,通过实时数据处理改善城市生活和资源管理。此外,自动驾驶汽车依靠低延迟数据处理来做出瞬间决策,这在从二级辅助驾驶向三级自动驾驶发展的过程中尤为重要。嵌入式SoC可处理来自传感器和摄像头的数据,确保车辆安全高效地运行。


新一代的产品应用于您的创新设计™


本周的New Tech Tuesday将展示来自AMD的新品,这些产品将通过无缝集成和出色性能,塑造边缘计算的格局。


AMD Kria™ K24 SOM是一款小型、高能效计算设备,专为成本敏感型工业和商业边缘应用而设计。该SOM是Kria系列自适应SOM和开发套件的一员,基于AMD Zynq™ UltraScale+™ MPSoC架构,并提供商用和工业用两种型号,其中工业用SOM的工业生命周期为10年。


K24 SOM可为电机控制和DSP边缘应用提供更低的延迟和优化的能效,并为高可靠性的终端系统提供确定性的性能,有助于加快边缘应用的整体速度。与传统贴片式设计相比,可以更快地实现批量生产部署。


AMD Kria KD240驱动器入门套件是Kria K24 SOM的开发平台,专为电机控制和DSP应用而打造。它配备多种接口和功能,具有原生Python支持,可让开发工作更轻松。对于嵌入式软件和控制系统的开发人员而言,无需专门学习FPGA专业知识,即可利用该套件开发多种目标应用,包括机器人驱动/执行器、工业电机、工业以太网网关/传感器、电动汽车充电桩、医疗设备和航空系统等。


要点总结


使用嵌入式设备进行边缘计算,可带来巨大而又多样的优势。这些系统采用了SoC和功能强大的软件,并针对IoT和IIoT进行了优化。它们正悄然改变数据处理的方式,并将技术的自主性提升到新的高度。


作者简介


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Rudy是贸泽电子技术内容营销团队的成员,在先进机电系统、机器人、气动、真空系统、高压、半导体制造和项目管理等方面拥有超过35年的专业经验。作为一名技术主题专家,Rudy通过其丰富的产品知识以及为贸泽网站撰写和编辑的技术内容,为全球营销工作提供支持。Rudy曾在工程专业网站上发表过技术文章,拥有技术管理学士学位和项目管理专业的MBA学位。在加入贸泽之前,Rudy曾就职于National Semiconductor和Texas Instruments。


文章来源于:电子工程世界    原文链接
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