AI 如何應用於與軟體的嵌入式計算系統中的計算系統
「AI 技術是幾代來自最強大的工具，可以擴大知識，增加繁榮和豐富人類經驗。」 — 國家安全人工智能委員會會；2021 年最終報告
在資料輸入和視訊摘要的數量不斷增加的世界中，嵌入式系統設置計算人員需要工具和方法來正確管理這些輸入，並使用這些資料可以執行。對於關鍵任何務和安全相關的軍事和國防工作業，這項任務變得更加重要。
在堅固耐用的嵌入式運算中實施基於 AI 的解決方案並不是影響系統開發的唯一趨勢。美國國防部（國防部）的命令，讓系統和電子產品在所有平台和製造商之間互操作也正在推動該行業的變革。
幸運的是，SOSA™ 技術標準是 DoD 的模塊化開放系統統方法（MOSA）支持的開放標籤準計劃之一，實際上 AI 要求所需的數據計算和處理等級。系統能夠利用通過架構的能力提供了快速開發進階段處理功能的方法，實際上基於 AI 的計算。
透過軟體支援智能工作基礎架構
應用程序使用 SBC，以及帶有嵌入式系統的 GPGPU 和 FPGA 加速器。在這裡，實際上它們的板稱為圖片或插入卡。
這是實際的應用程序 —— ISR、EW 等 — 驅動針對使用案例特定的算法和數據集，從而驅動系統拓展。
某些系統實作可能需要多個加速器或 GPGPU。由於 GPGPU 或加速器需要使用擴充平面，因此設計為與 SOSA 一致的系統必須考慮促進資料傳輸所需的連線。
有效的系統開發
建置需要以處理數據的級別及遵守相關技術標準的嵌入式系統時，考慮某些計算設置原則將使用您能夠滿足所有系統需要求。
- 設計考量：
- 需要哪些索薩圖片設定檔案？I/O 或運算密集的有效負載（SBC，GPGPU），周邊 I/O？
- 哪種拓流驅動互連：速度和類型？
- 挑戰
- 需要多少功率？需要支持使用 ±5V 和 3.3 伏的模組？
- 什麼是冷卻方法：傳導或通風？
- 發展
- 初始開發與部分部署需要什麼支持？
索薩的簡單性證明了性能
作為確保不同系統和平台之間的互通性的一部分，限制可在系統開啟中應用的可接受設定數量檔的設定。由於設定檔案可重複使用，因此設計選項數量有限，因此可以使用密集運算密集的系統，從而減少少複雜的整合工作需求。
該標準的目標是設計非專門的開放系統架構，以降低系統開發成本，並使系統重新配置性和未來的系統升級更輕鬆快捷。關鍵部分分是確保傳感器元件和模組符合技術標準的一致性。
FAQs
AI 應用於 SOSA 對齊的嵌入式系統中，可處理來自感測器（例如 ISR，視頻摘要，遙感）的大量數據，並將其實時轉換為可操作的見解。SOSA 的模組化架構支援高效能處理器、GPGPU、FPGA 和加速器，這些處理器可在堅固耐用的軍事應用中高效率執行 AI 工作負載所需的加速器。
SOSA 技術標準提供了一個通用的開放架構，可實現跨製造商和平台的互通性。這簡化了 AI 加速器和運算密集型主機板的整合，降低開發複雜性，同時支持技術重複使用和模塊化擴展性。
SOSA 系統中的 AI 通常使用單主機板電腦 (SBC)、一般用途 GPU (GPGPU) 以及安裝在插入卡 (PIC) 上的 FPGA 加速器，符合 SOSA 插槽設定檔。這些模組可在系統網狀架構中處理運算密集的工作和高速資料傳輸
SOSA 限制可接受的主機板設定檔並強制執行開放式介面，這意味著主機板和 AI 加速器可以交換或升級，而無需重大重新設計。這種模組化可縮短開發週期並延長生命週期支援
AI 使用案例包括情報、監控和偵察 (ISR)、電子戰爭 (EW)、傳感器融合、目標偵測和追蹤，以及戰術邊緣的自主決策。人工智慧能夠在人類或傳統處理器無法跟上步驟的快速模式識別和複雜分析。
