陈怡蓉泰国大婚随着物联网和工业物联网设备的数量不断增加，由它们生成的数据的数量和速度也随之增加。为了应付不断增长的数据量，计算边缘被 部署到减轻放置在云和数据中心的负担。那么， 边缘计算的计算机硬件需求是什么?

　　坚固的边缘计算机是工业级的坚固型计算机，经过专门设计和制造，可以承受在易变环境中的部署。通过坚固的功能和设计，它们具有很高的耐用性。从外部外壳到内部组件的所有内容都经过测试和验证，可以在最不稳定的环境中可靠地运行。

　　边缘计算硬件需要坚固，紧凑，具有足够的存储空间，具有丰富的连接选项，具有广泛的功率范围并满足其将要执行的任务的性能要求。边缘计算机必须满足这些要求，因为它们通常部署在必须可靠且最佳运行的恶劣环境中。 例如，如果 边缘计算机 部署 在石油生产领域，则它必须能够处理暴露于极热，灰尘和碎屑的环境。现在， 我们将 在下面更详细地讨论边缘计算的硬件要求。

　　边缘计算硬件 必须足够坚固，以承受在易受频繁冲击，振动，灰尘，碎屑甚至极端温度影响的易变环境中的部署。 坚固耐用的边缘计算机的主要特征是其 无风扇 设计。在 无风扇 的设计省去了通风口开放冷却系统，使边缘计算硬件制造商创造出完全封闭的系统。封闭的系统消除了灰尘，污垢和碎屑进入系统中 而损坏敏感的内部组件的可能性。

　　此外， 边缘计算机中使用的无风扇 设计和宽温度组件使 它们能够承受极冷和极热的温度。事实上，系统被这样坚固的是 它们 有一个很宽的温度范围从-40范围⁰ C至85 ⁰ Ç 。这是常规的台式电脑，只能承受暴露于温度范围从非常不同的 5 ⁰ C至 40 ⁰ C， 显著 限制 在普通台式机可以部署的环境。

　　除了处理极端温度外，坚固的边缘计算机还可以通过使用无电缆设计来 应对频繁遭受的冲击和振动 ，该设计中，所有电缆都从系统中去除了。 电缆的 拆除消除 了电缆松动的可能性，从而使系统无法运行。

　　此外，风扇已从边缘计算硬件中淘汰。之所以如此，是因为风扇是许多电子设备和计算机常见的故障点。因此，消除它们使系统更加可靠和耐用，消除了企业或组织由于风扇故障或失败而可能面临的停机时间。

　　最终，边缘计算硬件现在可以部署在世界上任何地方，同时处理最易变的环境元素，同时提供最佳和可靠的计算能力。

　　边缘计算机通常部署在边缘，以收集处理和分析从工业物联网设备收集的大量数据 ，因为此类边缘计算机必须配备足够数量的存储空间以 快速存储和访问数据。

　　边缘计算解决方案可与固体被配置-状态驱动器(SSD)或硬盘驱动器(HDD)。单个企业的优级 SSD 可以保存数据和TB级以更快的数据传输速度比硬盘驱动器。

　　除了提供高速数据存储，固态硬盘使边缘计算解决方案更坚固，因为它们存储在NAND芯片的数据，这是对纺丝金属盘片从硬盘驱动器，它存储数据不同。 硅芯片可以更好地 处理暴露于冲击和振动比纺丝金属盘片。 也就是说，对于需要大量数据存储的组织，可以添加硬盘驱动器来用于其他存储。

　　坚固的边缘PC 配备了丰富的I / O端口，因为它们通常必须同时连接到新旧工厂机器，设备和设备。 例如，边缘计算机通常配备以下I / O端口：USB端口， COM端口，以太网端口(RJ45 / M12) 和通用I / O端口。 边缘计算机上包括通用I / O(GPIO)端口，因为 它们可以容纳大量没有通用接口的外围设备，传感器和设备， 例如USB端口或旧式串行端口。

　　可以连接到GPIO端口的设备包括传感器，警报器，运动检测器和生产线控制器。 最终，GPIO端口允许边缘计算硬件连接到其他设备，而不管它们有多旧。只要设备或传感器正常工作，就 可以 将其连接到您的边缘计算解决方案。

　　边缘计算硬件通常部署在依赖不同电源输入的环境中; 因此， 它们配备了 从9到50 VDC的宽功率范围，使其与各种不同的电源输入方案兼容。 此外，边缘计算机 还具有多种电源保护功能，可保护系统免受 电气 损坏。这些电源保护功能包括过压保护， 反极性保护和电涌保护。

　　边缘计算设备通常部署在不受监控的远程环境 中，因此它们必须是安全的。幸运的是，边缘计算设备配备 了 可信 平台模块(TPM)2.0。TPM 2.0其利用一个技术 密码处理器 ，使得 边缘计算机篡改-耐 由 通过综合密码密钥的固定硬件。 TPM 2.0保护系统免受暴力攻击和硬件盗窃。

　　边缘计算机非常适合在边缘收集，存储，处理和分析数据; 但是，对于某些复杂的工业工作负载，边缘计算机应配备性能加速器，以进行实时处理决策。新的计算和存储设计 使 性能尽可能地接近数据。 随着更多的处理能力转移到边缘，以下是一些在边缘计算解决方案中使用的最受欢迎的性能 加速器。这些通过PCIe架构的 附加硬件 解决方案为需要实时处理性能的特定边缘计算工作负载提供了增值。

　　多核 CPU：多核顺序处理允许处理器利用多个核来处理数据，而每个核都充当单独的处理设备，从而允许多个任务同时运行(同时运行更多任务)。CPU中拥有的内核越多，系统的性能就越好， 因为它能够同时处理多个进程。

　　GPU ：随着网络边缘与网络边缘越来越多地执行工作负载，加速器的作用将继续变得越来越重要 。 数据中心和云。 部署在边缘性能加速器 能够 处理任务-关键数据的实时低延迟 ，因为边缘的PC部署接近数据生成的来源。 GPU 使用了丰富的内核， 因此在实时处理和推理分析 方面非常有效 。 与 并行 CPU相比。

　　VPU：视觉处理单元是性能加速器 ，可以加速机器视觉算法。 这是因为被的VPU专门优化 为机器视觉， 机器学习， 人工智能， 面部识别，和高-端图像处理 ，同时使用更少的功率比的GPU 。这使VPU 成为无风扇计算机的理想选择，这些 计算机需要的组件产生的热量很少且消耗的功率也很少。总体而言，VPU的低功耗和热占用空间使其成为我们在坚固的边缘计算解决方案中的理想选择。

　　FPGA：现场可编程门阵列(FPGA) 是一个性能加速器 被 用于优化嵌入式系统对于特定的工作负荷。 FPGA能够加快工作量，例如推理分析，人工智能以及对用于机器学习的大量数据进行分析 。在某些情况下，高端FPGA在执行某些任务方面可以胜过GPU，同时使用的功耗和发热量均低于GPU。

　　NVMe 计算存储 ：NVMe 计算存储 设备通过在驱动器本身上本地执行 数据存储和处理 ，从而在边缘部署计算机 。 这 是通过在驱动器上本地处理数据来完成的。传统上，计算机处理数据，并通过从存储设备请求数据 并将其传递回CPU来进行处理。 它要求由存储 驱动器本身执行操作 ，并 具有在驱动器本身上进行处理，存储和存储的能力 。 这样，数据不再需要离开驱动器进行处理 或路由回传统的CPU数据块，从而减少了关键任务处理瞬间的更多延迟。