Swissbit 边缘線段计算和人工智能解决方案
数据处理和服务器领域正在经历巨大的转变。引入具有远程管理功能的边缘線段服务器以实现本地边缘線段计算、基于边缘線段的人工智能和机器学习、分布式物联网和雾计算，越来越多地取代传统的集中式云计算方法。
在过去十年中，云计算已成为一种趋势。易于访问、成本效率、可靠性、集中维护、处理能力和存储容量的可扩展性、防篡改安全性和易于迁移等优势使许多公司不仅将数据，还将应用程序迁移到云中。
人工智能和机器学习的最新发展凸显了集中式计算的局限性：延迟、对不间断数据连接的依赖以及安全问题。
如果需要在人工智能的支持下做出快速决策，那么云方法不再有效。图像处理（如监控、对象识别和碰撞检测）需要在数据源处或至少尽可能靠近数据源处处理流数据。内容分发需要分散到许多分布式缓存服务器。边缘線段计算在强大但分布式的平台上提供处理能力和就近存储。
云计算与边缘線段计算
边缘線段计算的好处
- 低延迟和实时操作：通过将处理能力带到需要做出决策的地方，可以保证快速响应请求。
- 减少带宽：在边缘線段对数据进行预处理可以丢弃所有不相关的数据，否则这些数据将被传输到云端。
- 提高可靠性和可用性：在许多情况下，即使与云端的数据连接中断，操作也可以继续。
- 提高数据隐私：拥有敏感数据的公司可以严格限制对其知识产权的访问。
边缘線段服务器要求
靠近数据源还意味着服务器会暴露在高温或低温环境中，暴露在无菌或敏感环境中，或者在运输过程中甚至会受到冲击和振动。所有服务器组件都必须能够承受这些极端条件。
边缘線段服务器通常设计为系统内有最小或没有主动气流。然后散热完全通过对流进行。这要求使用低功耗内存组件。此外，数据安全和加密的主题变得越来越重要。
主要存储产品特点
边缘線段服务器的存储产品需要满足以下要求：
- 宽温范围存储，低功耗和适度节流。
- 中型容量存储，具有高持续写入数据速率和低延迟。
- 完全加密的 SSD，具有远程管理功能。
- 高耐用性 SSD，可延长使用寿命，并具有增强的使用寿命监控。
- 最高质量的 SSD，具有低 DPPM 率，可实现不间断运行。
- 断电保护 SSD，可在不可靠的电力输送情况下运行。
- 除了高密度数据驱动器外，还有小尺寸的启动驱动器。
特色产品
人工智能（AI）和机器学习（ML)
人工智能是将类似人类的智能应用于计算系统，使其能够进行训练有素的决策或生成内容的方法。所谓的人工智能周期涵盖了创建、部署和维护人工智能系统的各个阶段。下面是不同阶段的简化表示。这个周期是迭代的，因为模型通常需要根据新数据、不断变化的需求或不断发展的业务需求进行更新和完善。
人工智能周期的各个阶段
问题定义定义问题和预期解决方案至关重要，因为它会影响模型。不同的人工智能类型（生成型、分析型、管理型）需要不同的模型架构和学习过程。 |
数据采集训练人工智能需要大量高质量的示例数据，并将其存储在数据湖中的大容量 SSD 上，例如 Swissbit Enterprise SSD。 |
数据准备收集的数据必须经过预处理，以增强或减少其为模型训练所需的细节。高速 SSD 和大容量 DRAM 是此阶段必不可少的。 |
模型开发关键方面包括覆盖范围、响应时间、大小、准确性和灵活性。模型要求决定平台，尤其是对于功能必须匹配的边缘線段实现。 |
模型训练与评估该模型通过自动或人工训练将其结果与正确答案进行比较来学习。 具有 GPU、TCU、HMB 内存和快速 SSD 的高性能 AI 系统是必需的。 此阶段可能涉及多个周期，直到实现最终模型。 |
模型部署与监控最终模型通常在与数据收集或训练发生的平台不同的平台上运行，通常是在边缘線段線段服务器上。用户交互可以帮助改进模型。Swissbit 提供具有强大环境耐久性、低功耗和紧凑外形的边缘線段線段服务器 SSD。 |
特色产品
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- 能力出众且值得信赖的合作伙伴：在工业市场先进的存储和安全解决方案方面拥有超过 20 年的经验，提供“德国制造”产品。
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