實時、高性能的數據消除了帶寬、延遲和云資源方面的挑戰

非易失性存儲器高速 （NVMe） 為邊緣計算系統提供數據中心性能，實現快速數據存儲和訪問。該技術在重工業環境中實現復雜的自動化功能方面是一項突破，有助于在環境嚴苛成為穩健計算障礙的領域推動推理計算、人工智能和機器學習。在這些設置中，快速非易失性存儲使機器學習算法即使在處理大量數據時也能正常運行。

考慮用于完成復雜視覺任務的智能對象檢測軟件。這種類型的自動化比人眼更可靠、更有能力，它基于深度學習，或者神經網絡在從持續暴露于某些視覺數據源中學習時變得更加智能和高效。

雖然捕獲和分析如此大范圍數據所需的性能曾經只能通過云資源實現，但當今堅固耐用的邊緣系統將 NVMe 存儲與 CPU 和 GPU 性能、編程傳感器和軟件算法相結合，可在更多類型的計算環境中解鎖高級自動化。看看 NVMe 的實際應用，可以展示極端工業環境如何通過利用先進的自動化來提高競爭力。

模塊化 NVMe 和 U.2 增加了靈活性

NVMe 專為利用 NAND 等加速存儲介質或通過 PCIe 接口的持久內存而開發。在 SATA 固態硬盤無法充分利用 PCIe 通道的情況下，NVMe 以直接連接到 PCIe 通道的 SATA 速度的兩倍執行數據傳輸。通過使用 PCIe Gen 3 協議，數據沿著類似于高級處理器架構的并行低延遲路徑移動。較新的 NVMe SSD 現在也正在過渡到 PCIe Gen 4 協議，為 SSD 提供更快的讀/寫速度。

CPU 周期更高效，避免了 SATA 常見的 I/O 瓶頸，并提高了邊緣推理分析所需的性能。這創造了一連串的好處;例如，讀/寫能力隨著延遲的減少而提高，工作負載得到提升，并發現了實時處理的新選項。數據存儲在閃存中，沒有移動部件，NVMe 架構本身提供了調節 SSD 功率的能力。這些因素提高了可靠性，延長了電池壽命，并對總擁有成本產生了積極影響。

NVMe 還通過熱插拔功能為堅固耐用的邊緣系統增加了靈活性。在理想的設計中，M.2 存儲托盤用作主機，允許快速訪問和更換驅動器。與單個板載 NVMe 驅動器相比，熱插拔功能可確保將數據移動到存儲或其他主數據管理設施中的靈活性。

優化的系統還支持 U.2 接口，用于連接 NVMe 存儲。如果小型扁平 M.2 驅動器直接放置在主板上，U.2 電纜可以訪問單獨的 2.5 英寸。傳統 SATA 固態硬盤常見的固態硬盤。根據部署環境，通過將驅動器及其產生的熱量與主板分離，這可能會提供熱優勢。

這兩個選項都通過 PCIe 總線直接與 NVMe 存儲系統的主板通信，并且兩個選項都使用相同類型的閃存存儲。U.2 選項為最終用戶提供了這種額外的靈活性，允許比 M.2 更高的存儲容量（大約 8 TB，而 M.2 的最大存儲容量為 4 TB）。總體而言，U.2 通過使用多達四個 PCIe 通道和兩個 SATA 通道來實現更快的數據管道。

對遠程信息處理和運輸應用的好處

車載傳感器收集了大量數據，隨著5G的普及，這些數據只會增加。在人工智能的支持下，這些全面的實時數據最終用于改善資產跟蹤、評估駕駛行為、提高生產力并簡化整體運營和成本。在整個行業中，邊緣設備也被認為對依賴移動員工的運營至關重要。

由于遠程信息處理領域非常多樣化，數據、傳感器和車輛類型以及操作環境范圍廣泛，因此靈活的數據操作是關鍵。例如，強大的連接性對于移動車輛至關重要，遙測數據不斷來回移動。當配備熱插拔NVMe功能時，商用車中的堅固系統為如何將數據從車輛發送到中央數據存儲提供了另一種選擇。車輛返回后，驅動器可以簡單地更換，從而消除停機時間并保持車輛滾動。

優化客戶體驗

堅固耐用的邊緣技術在從庫存管理和物流到個性化購物體驗和銷售預測的方方面面發揮著作用。人工智能使零售商能夠構建智能商店 - 無論是物理還是虛擬 - 作為在買方擁有所有權力的市場中保持競爭力的一種手段。采用自助服務技術的自助服務終端必須采用堅固耐用的設計，融合了模塊化和無風扇選項，以便在極端環境和惡劣溫度下實現性能。工作負載整合考慮了計算、存儲、I/O 多樣性和連接性，以保護性能，并通過在邊緣進行有效的遠程管理實現節省成本的便利性。

借助高性能計算，公共場所和基礎設施可以保持安全。例如，堅固耐用的邊緣驅動的 AI 允許系統自動分析實時視頻，而無需人工操作。這有助于體育場、火車站和機場等市政環境中的實時公共安全。這里部署的系統必須能夠在惡劣的溫度（-40°C至70°C）下運行，承受沖擊和振動（5gRMS振動和50G沖擊），并在寬電壓（9至50 Vdc）下運行。

結合 PCIe Gen 3 和 NVMe 存儲，開發人員能夠在最極端的環境中創建用于數據記錄、監控和監視的應用程序。這種設計方法承認SATA存儲技術不足以達到這種級別的邊緣性能，而是建立在驅動數據中心設計的相同概念之上。新的堅固邊緣系統設計在更接近數據生成位置的位置平衡了性能和可靠性。

AI/ML 是工業 4.0 的核心

工業 4.0 由制造業中的智能互聯設備定義，例如能夠進行運動檢測、信號傳輸和深度感知的高性能相機。堅固耐用的邊緣系統及其連接的節點可處理這些支持傳感器的設備生成的大量數據流，從而為更先進的自動化提供動力。實時分析數據，實現高價值數據交互，從而優化質量控制、最大限度地提高產量并加快上市時間。移動和遠程部署增加了更多價值，利用了可提高可靠性并可能消除現場技術支持的工作負載整合。

堅固的邊緣是數據所在的地方，今天包括曾經僅限于云計算選項的極端工業環境。Gartner提出，到今年年底，將有多達250億臺互聯邊緣設備。這代表了硬件干預的新水平，每種類型的工業環境都可以獲得更高級自動化的競爭價值。

NVMe 在堅固邊緣的實時數據傳輸中發揮著重要作用，其價值通過包括 U.2 選項以及多個 NVMe M.2 驅動器的設計得到擴展，以實現輕松的數據訪問、熱插拔性和不間斷性能。這些低延遲系統避免了數據瓶頸，并提供實時分析，能夠改善組織的運營方式。值得注意的是，隨著每GB的NAND閃存成本持續下降，開發人員有一條開放的途徑來設計更大的競爭優勢。

堅固邊緣的硬件加速

執行實時決策和預測分析的能力是工業運營中越來越具有戰略意義的目標。這是一個持續存在的工程挑戰。快速的數字化轉型和對自動化升級日益增長的需求推動了這一新的當務之急。堅固耐用的邊緣計算在這一領域發揮著關鍵且不斷增長的作用，通過傳感器輸入數據加速數據處理，并允許在數據源附近進行訪問和分析。

審核編輯：郭婷