边缘AI与边缘计算有什么关系？边缘AI边缘计算架构介绍

一直以来，边缘AI都是大家的关注焦点之一。因此针对大家的兴趣点所在，小编将为大家带来边缘AI的相关介绍，详细内容请看下文。

一、边缘AI与边缘计算

1、什么是边缘 AI？

简而言之，边缘 AI 是边缘计算和人工智能的结合。因此，要了解边缘AI，首先必须了解边缘计算和人工智能。

2、什么是边缘计算？

边缘计算是一种分布式计算框架，它使计算和数据存储更接近实际设备，而不是异地数据中心。由于数据与设备的接近，边缘计算可以提高速度和响应时间。

如今，智能设备无处不在。从手腕上的手表到车库里的汽车，一切都能够执行自主计算并与其他智能设备交换数据——这一概念通常被称为物联网或物联网。

所有这些来回飞来飞去的数据都给数据中心带来了沉重的压力。但边缘计算旨在通过将一些处理移近其原点来减轻这种负担。因此，可以说，工作不是前往云端，而是在“边缘”完成。

“边缘”仅指正在使用的设备。这可以是手机、相机、汽车、医疗设备或电视。因此，边缘计算是指计算机位于该设备内部或附近。而且，与任何其他计算机一样，边缘计算机旨在处理标准数据。

二、边缘AI边缘计算架构+实时OS

1、边缘计算架构

在边缘AI中，数据处理和推理需要在设备本地完成，因此必须构建合适的边缘计算架构，以支持设备在各种应用场景下的实时性和稳定性。

边缘设备的分布式架构：分布多个边缘节点，这些节点独立进行数据采集、处理和AI推理。在物联网设备中，通常采用这种方式进行现场数据处理。

边缘云协同计算：边缘设备与云端计算资源协同工作。复杂的模型训练和更新在云端完成，而推理部分在边缘设备本地进行。这样既能够利用云端的高性能计算，又能够在本地实现低延迟。

边缘设备的互联互通：不同边缘设备之间需要通过高速网络进行数据和状态同步，形成智能协同工作，尤其是在智能制造和自动驾驶中需要大量设备进行实时通信。

2、边缘设备的实时操作系统

边缘AI要求设备能够实时响应，这需要支持高效的实时操作系统（RTOS）。这些系统能够保证在严格的时间限制内执行任务，尤其在自动驾驶、工业机器人等对时间敏感的场景中至关重要。

轻量化操作系统：如FreeRTOS、VxWorks等，专为嵌入式系统设计，能够在低功耗设备上提供快速的任务响应。

容器化和虚拟化技术：在边缘AI设备上，通过使用Docker容器和虚拟机技术，可以提高AI模型的可移植性，并简化模型部署和更新流程。

最后，小编诚心感谢大家的阅读。你们的每一次阅读，对小编来说都是莫大的鼓励和鼓舞。希望大家对边缘AI已经具备了初步的认识，最后的最后，祝大家有个精彩的一天。