基於 AI 的運算在整個嵌入式計算方式中產生了多個層次的洞察和安全進展。我們看到對在具有挑戰性的環境中運行的高計算計算系統的需求，以及其基於 AI 的平台，可以處理物件偵測和追蹤、視訊監控、目標識別和條件型控制的控制處理需要求大幅增加。
基於 AI 運算的作業系統提供了最佳化視覺化功能，將視頻和其他視覺感測器結合到一個統一的檢視器應用程序，然後可以利用該應用程序進行同時定位和機器人映射。
這為了更直觀的應用提供了基礎，例如，如人類似的態度估算以訓練機器人跟踪軌跡，最終可以用於自動導航系統中，以及在自動視覺解釋、人臉識別和跟踪中的面部特徵。這些活動旨在增強安全性和監控，獲得動態捕捉和增強產品地區（AR）空間。
複雜環境的智慧操作
邊緣的複雜 GPGPU 推論計算也能夠實現這種智慧視覺，包括高解析度感測系統、移動追蹤安全系統、自動目標識別、威脅位置偵測和預測。基於機器狀態的監控和預測性能維護、半自動駕駛和駕駛員諮詢系統等領域也依賴 GPGPU 的並行處理架構。
在這些關鍵嵌入式系統中進行的高運算處理，大部分分都依賴 NVIDIA 小型超級計算機及其相關 CUDA 核心和深度學習 SDK，用於開發資料驅動應用程式。交通控制、人互動電腦、視覺監控以及快速部署基於 AI 的感知處理，都是輸入的數據可以轉化為可操作的智慧領域。
超越公約的處理
NVIDIA Jetson AGX Xavier 在邊緣裝置上的運行算密度、能源效率和人工智慧推論功能創造了新標準。這是智能機器處理器的數量子進，結合了 8 核心 ARM 處理器的靈活性與 512 個 NVIDIA CUDA 核心和 64 個張量核心的絕佳數字壓縮能力。
Xavier 憑藉其業務領先的效能、電源效率、整合式深度學習功能和豐富的 I/O，可實現具有運算密集需求的新興技術。例如，Elma 的全新 Jetsys-5320 採用 Xavier 模組來滿足非常堅固且行動式嵌入式運算應用程式不斷增長的資料處理需要求。它可以輕鬆處理密集資料的計算任何作業，並在應用程序中提供深度學習（DL）和機器學習（ML）操作。
什麼驅動數據推送
速度正在增加，導致主機板和背板提供應商生產能夠每條，通過 25 Gb/s 的新設置計算，支持高速 PCIe 第 3 代和第 4 代設計。傳感器也將開始使用 100Gb 在內機箱和機箱之間進行傳輸。
當系統能夠運行高效能基於深度學習的推論引擎時，它可以安全地執行進階資料和視窗處理工作，例如透過 HD-SDI、乙太網路和 USB3.0 相機等攝影機等攝影機取得多個視訊影像串流物的檢測和影像細分，並通過高速連接接器進行介面。
更新的軟體環境將導致提供應商中可以替換加速器和 GPGPU。在開啟標準型中環境，例如開放群組的感測器開放系統架構™ (SOSA) 中議，SBC 和 GPGPU 之間需要進行高頻寬本機連接（兩個插卡入（PIC）可以構成一個 SOSA 模式，塊可能需要擴展以滿足不斷增加長數據。
堅固的人實現未來獲得事業優勢
當今堅固耐用的嵌入式系統統計系統計算師可以使用伺服器級 AI 處理的關鍵任何作業 SFF 自主性，以便在遠端部署部分位置並且服務具有挑戰性的連線能力。這些系統需要即時回應速度、最小的延遲和低功耗。先進的 AI 系統可以協助從邊緣到雲端資料處理，重新定義了在自主、嚴謹和行動環境中使用堅固、緊湊型技術的可能性。
FAQs
嵌入式系統中的 AI 能夠在設備上處理複雜的資料流 (例如感測器輸入、視訊摘要和決策邏輯)，而不需要持續的雲端連線。這可以更快速的回應時間、減少數據頻寬需求，並直接在設備上進行自主決策。
在工業和國防環境中，嵌入式 AI 可為進階分析、預測性維護、異常偵測、機器人控制、自動化系統和感測器融合提供支援。這些功能可在挑戰條件下增強即時回應速度和操作智慧。
嵌入式 AI 處理提供較低的延遲、更高的資料隱私、減少對網路連線的依賴性，以及即時決策能力，因此非常適合延遲或連線差距不可接受的關鍵任務系統。
支援 AI 的嵌入式系統通常在模組化主機板上使用 GPGPU、FPGA、TPU、AI 加速器和高效能 CPU。這些元件可直接在裝置上提供機器學習、神經網路和資料分析所需的運算能力。
AI 通過啟用智能資源管理（例如自適應處理）、預測性維護、動態電源最佳化和智能感測器解釋，從而減少浪費週期，並在最重要的地方最佳化效能。
