有一些原因可以接受為什么在邊緣執行計算比在云中執行更好。 EVA使這成為現實

人工智能（又名AI）無處不在。它用于分析圖像和視頻，通過分析，它可以檢測和識別物體和人，并獲得可操作的信息。盡管這項技術的好處很多，而且我們只是在探討可以完成的表面，但它是一項相當復雜的技術，需要大量的計算資源。

人工智能（AI）在這里。我們可以在Edge上執行的AI越多，我們期望的分析效果就越好（更快）。因此，大多數與AI相關的計算都是在存儲大量計算資源的云中進行的。但是，云計算會帶來一些負擔，其中最重要的一點就是與必須將數據從邊緣側遷移到云計算的延遲。對于大部分任務關鍵型和關鍵業務應用程序，此類延遲將被認為是不可接受的。

云計算的第二個“缺點”是，用于傳輸信息的介質很快就會變得非常昂貴。視頻數據變得非常快，這意味著傳輸數據的成本相應增加。

最后，還有安全性問題。盡管云本身可能是安全的，但很難確保沿途的每個節點也都保險。

EVA提高了可見度和安全性

得益于計算技術和AI算法的最新發展，現在可以執行邊緣視頻分析（EVA），這項技術可以在數據起源的Edge上實時執行視頻分析。

之所以可行，是因為許多AI算法（例如涉及矩陣運算的AI算法）從并行處理中獲益，而且當今功能極為強大的微處理器單元（MPU） 圖形處理單元（GPU）結合時可以得到顯著提升。最新的GPU設計有數千個小型處理器，每個處理器都有自己的本地內存。在EVA應用程序中，GPU以大規模并行方式執行視頻分析AI算法。

如果在不久的將來EVA的使用變得相對普遍，請不要感到驚訝。下面是三個使用EVA邊緣計算平臺來演示EVA功能的真實示例。首先是與海上鉆井平臺一起運行的系統，該平臺顯然在極端惡劣的環境中運行。它們必須承受沖擊，振動，電源噪聲，大范圍的溫度波動，高濕度和海水。此外， 網絡連接可能非常不可靠。

得益于凌華科技提供動力的EVA，可以大大提高海上石油鉆機的安全性。 在此示例中，使用ADLINK邊緣計算系統增強的高分辨率相機可以監控主鉆頭組件。當夾具固定在鉆孔設備上時，該系統可以觀察夾鉗附著在鉆井設備上的速度和位置，并在出現問題時立即向操作人員發出警告。第二個好處是，它可以識別人類，當一個人闖入不屬于他的地方，它可以發出警告。

接下來是包含高速列車的示例。在提供諸如減少擁堵和提高生產率等好處的同時，高鐵可能僅因為如此高的速度行駛而變得危險。操作員對軌道上的障礙物（如動物或人）或軌道上的變形做出反應的時間更短。

由凌華科技邊緣計算系統推動的高分辨率攝像頭可以檢測到可能在一公里之外的賽道上的問題。請記住，列車上安裝的系統必須能夠承受沖擊，振動和嘈雜的電源，并符合監管要求。

下一個示例是現代機場。客運量持續增長已不是什么秘密。實際上，世界上最繁忙的機場每35到45秒就有一架飛機起飛或降落，每天大約有20萬到30萬名乘客。由于如此多的人、飛機和其他交通工具四處走動，出現問題的可能性很高。 35 至 45 秒左右 200，000 至 300，000 每天都有乘客。由于有如此多的人，飛機，其他交通工具等四處走動，因此出現問題的可能性很高。

使用凌華科技提供支持的EVA可以增強機場使用的許多方面。這包括任何移動交通工具，例如飛機和電車。 得益于凌華科技的邊緣計算系統，亞洲的一個機場都提出了解決方案。在那里，邊緣計算系統不斷監控跑道，滑行道和碼頭，以檢測和識別潛在問題。實時視頻來自安裝在控制塔頂部的十個攝像機。每臺攝像機的分辨率均為4K，實時將圖像拼接在一起，以提供無縫的360度全景視圖。 EVA的人工智能系統觀察滑行飛機，人員和其他活動的動向。如果情況不正常，則會向操作員發出警報。

此外，邊緣計算系統直接連接到調度系統，因此它知道已指示哪些飛機降落，起飛和滑行，以及在任何給定時間它們應該在哪里。如果飛機沒有按照預期執行操作，則會發出警報聲。雖然目前還沒有啟用，但邊緣計算系統有可能接管情況的控制并向操作機器的人員發出指令。

凌華科技使EVA成為現實

凌華科技為邊緣計算設計并制造了多種產品。 邊緣計算公司的邊緣計算解決方案包括GPU加速的板級，系統和服務器級產品，使系統架構師能夠為單個EVA應用構建和優化系統架構。

如我們所見，邊緣計算系統通常必須部署在惡劣的環境中，并且還必須表現出最高的可靠性。凌華科技的邊緣計算解決方案完全可以勝任，因為其堅固耐用的設備已針對此類目標環境進行了全面認證。

大多數工程師都熟悉NVIDIA自帶冷卻風扇的現成GPU卡。不幸的是，這些卡雖然功能強大，但并不總是適合于EVA應用，部分原因是現成的卡通常具有較短的商業壽命（1.5年）。然后再加上系統的冷卻風扇提供了潛在的故障點。如果風機停止工作，則系統停止工作;如果系統停止工作，一切都將停止。 一切 停止工作。

對于我們在這里討論的邊緣計算GPU子系統以及其他類似的子系統，凌華科技的工程團隊采用了NVIDIA的GPU，并將其設計在MXM模塊上，該模塊的外形尺寸比傳統顯卡要小。但 MXM GPU模塊 并不犧牲性能。事實上，這些MXM GPU模塊提供了同等的處理能力，同時消耗更少的功率（并產生更少的熱量）。而且它們比傳統的圖形子系統具有更長的商業壽命。

很明顯，采用邊緣視頻分析的系統將部署在各個不同的位置，執行一系列應用程序，所有這些旨在使我們的生活更輕松，更安全。并且可以肯定的是，凌華科技將保持在這一新興技術的最前沿。

審核編輯：郭婷