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[导读]边缘端的传感器和连接设备的数量每天都在以指数级速度持续增长。连接数字计算设备的模拟电子传感器使系统能够获得态势感知并优化性能,从而实现高生产力和效率。有多种方法可以应对边缘端产生的传感器数据激增带来的处理挑战:

边缘端的传感器和连接设备的数量每天都在以指数级速度持续增长。连接数字计算设备的模拟电子传感器使系统能够获得态势感知并优化性能,从而实现高生产力和效率。有多种方法可以应对边缘端产生的传感器数据激增带来的处理挑战:

1. 将所有收集的数据发送到云端进行处理

a. 这种方法会增加时延和高数据传输成本

2. 在边缘端(靠近模拟-数字边界)处理所有收集的数据

a. 这种方法要求在本地进行更高的处理

3. 将数据分布在云端和边缘端

a. 这种混合方式在时延、算力、数据传输成本和功耗之间实现了平衡。

分布式计算的混合方法可以通过在边缘端使用可扩展、高效且低功耗的自适应计算平台来实现,这种平台可以无缝连接到云端以传输双向数据。为了让用户快速开始设计之旅,整个 AMD Kria™ 入门套件产品组合(包括其 Kria SOM)均已通过认证,可以运行目前最普遍的物联网管理系统——AWS IoT Greengrass 和 Azure IoT Edge。

AMD Kria 入门套件产品组合包括开箱即用的开发者平台,可用于设计视觉 AI、机器人和工业、电机控制和 DSP 应用。AMD Kria 入门套件令没有 FPGA 专业知识的嵌入式软件开发人员也能轻松使用 Kria K26 SOM 开始打造独特的边缘应用和解决方案,以实现批量生产部署。配备 Kria SOM 的异构计算能以低时延、低功耗和确定性满足边缘计算要求,同时承担云端和边缘之间分布的传感器融合和 AI。通过 AWS IoT Greengrass 和 Azure IoT Edge 认证,使用 AMD 启动设计从未如此简单。

什么是物联网管理系统?它们为何很重要?

在典型的部署中,会有多个边缘设备与同云端进行通信的传感器相连。物联网管理系统允许用户注册这些边缘设备,以建立与云端的通信、创建群组、收集数据、推送更新、与其他边缘设备进行本地通信,同时将安全放在首位!

AWS IoT Greengrass 是一种开源的 IoT 边缘运行时和云服务,可帮助您在设备上构建、部署和管理 IoT 应用。AWS IoT Greengrass 使您的设备能够在更靠近数据生成的位置收集和分析数据,自主响应本地事件,并与本地网络上的其他设备安全通信。Greengrass 设备还能与 AWS IoT Core 进行私密通信并将 IoT 数据导出至 AWS 云。

Azure 提供的 IoT Edge 是一种以设备为重的运行时,支持您部署、运行和监控容器化 Linux 工作负载。Azure IoT Edge 是 Azure IoT 中心的一项功能,使您能从云端扩展和管理 IoT 解决方案。Azure IoT Edge 可帮助您将云端的分析能力带到更接近您的设备的位置,从而获得更出色的商业洞察并实现离线决策。

开始使用 AMD Kria 入门套件:

Kria SOM 的设计充分考虑了软件工程师的需求,提供了熟悉的设计环境,无需 FPGA 编程经验。它们由 Kria 入门套件支持,这些套件是低成本的开箱即用开发平台,经过认证,可与 AWS IoT Greengrass 和 Azure IoT Edge 配合使用。使用 AMD 产品启动开发,实现跨云端和边缘的分布式计算优势,从未如此简单。

AWS IoT Greengrass

Kria KV260 视觉 AI 入门套件

Kria KR260 机器人入门套件

Kria KD240 驱动器入门套件

Azure IoT Edge

Kria KV260 视觉 AI 入门套件

Kria KR260 机器人入门套件

Kria KD240 驱动器入门套件

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