基於 AI 的運算在整個嵌入式計算產業中實現了多個層次的洞察和安全進展。我們看到對在具有挑戰性的環境中運行的高計算系統的需求，以及其基於 AI 的平台，可以處理物件偵測和追蹤、視訊監控、目標識別和條件型監控的處理需求的需求大幅增加。
基於 AI 運算的作業系統提供了最佳化的視覺化功能，將視頻和其他視覺感測器結合到一個統一的檢視器應用程序中，隨後可以利用該應用程序進行同時定位和機器人映射。
這為更直觀的應用提供了基礎，例如人類姿勢估算以訓練機器人跟踪軌跡，最終可以用於自動導航系統中，以及在自動視覺解釋、人人臉識別和跟踪中的面部特徵提取。這些活動旨在增強安全性和監控，動態捕獲和增強房地產（AR）。
跨複雜環境的操作智慧
邊緣的複雜 GPGPU 推論計算也能夠實現這種視覺智慧，包括高解析度感測器系統、移動追蹤安全系統、自動目標識別、威脅位置偵測和預測。基於機器狀態的監控和預測性維護、半自動駕駛和駕駛員諮詢系統等領域也依賴 GPGPU 的並行處理架構。
在這些關鍵嵌入式系統中進行的高運算處理，大部分都依賴 NVIDIA 小型超級計算機及其相關 CUDA 核心和深度學習 SDK，用於開發資料驅動應用程式。交通控制、人電腦互動、視覺監控以及快速部署基於 AI 的感知處理，都是數據輸入可以轉化為可操作的智慧的領域。
超越公約的處理
NVIDIA Jetson AGX Xavier 在邊緣裝置上的運算密度、能源效率和人工智慧推論功能創造了新標準。這是智能機器處理器的量子躍進，結合了 8 核心 ARM 處理器的靈活性與 512 個 NVIDIA CUDA 核心和 64 個 Tensor 核心的絕佳數字壓縮性能。
Xavier 憑藉其業界領先的效能、電源效率、整合式深度學習功能和豐富的 I/O，可實現具有運算密集需求的新興技術。例如，Elma 的全新 Jetsys-5320 採用 Xavier 模組來滿足非常堅固且行動式嵌入式運算應用程式不斷增長的資料處理需求。它可輕鬆處理資料密集的計算任務，並在 AI 應用程序中提供深度學習 (DL) 和機器學習 (ML) 操作。
什麼驅動數據推送
速度正在增加，導致主機板和背板供應商生產能夠每條通道 25 Gb/s 的新設計，支持高速 PCIe Gen 3 和第 4 代設計。傳感器也將開始使用 100 Gbe 在機箱內和機箱之間進行傳輸。
當系統能夠運行高效能基於深度學習的推論引擎時，它可以可靠地執行進階資料和視訊處理工作，例如透過 HD-SDI、乙太網路和 USB3.0 相機等攝影機擷取的多個視訊影像串流的物件偵測和影像細分，並透過高速圓形連接器進行介面。
更新的軟體環境將導致供應商中可替換的加速器和 GPGPU。在開放式標準型環境中，例如 The Open Group 的感測器開放系統架構™ (SOSA) 倡議中，SBC 和 GPGPU 之間需要進行高頻寬本機連接 (兩個插入卡 (PIC) 可能構成一個 SOSA 模塊，可能需要擴展以滿足不斷增長的數據需求。
堅固的 AI 實現未來軍事優勢
當今堅固耐用的嵌入式系統設計師渴望具有伺服器級 AI 處理的關鍵任務 SFF 自主性，以便在遠端位置部署並克服具挑戰性的連線能力。這些系統需要即時回應速度、最小的延遲和低功耗。先進的 AI 系統可協助從邊緣到跨雲端資料處理，重新定義了在自主、嚴苛和行動環境中使用堅固、緊湊型技術的可能性。
