Ang platform ay nakaayos sa paligid ng kumpletong sensor-to-decision chain: mga interface, deterministic preprocessing, accelerated inference, application software, protected power at verifiable production hardware.
Ang pagganap ay hindi isang benchmark ng processor. Ito ay paggalaw ng data, mga deadline, suporta sa software, mga limitasyon sa thermal at pag-uugali sa pagbawi.
Custom na I/O, timing ng sensor, mga deterministic na filter at parallel na preprocessing.
Mahusay na suportadong neural-network inference malapit sa data source.
Naka-embed na Linux, networking, storage, mga serbisyo ng application at orkestrasyon.
Kontrol, pangangasiwa, mga sinusubaybayan sa kaligtasan at deterministikong pamamahala ng device.
Ang camera, inertial, vibration, CAN at serial stream ay nangangailangan ng higit sa mga connector. Ang proteksyong elektrikal, pagwawakas, mga nakabahaging orasan, timestamp, buffering at pagkakalibrate ay tumutukoy kung mapagkakatiwalaan ng application ang data.
BSP at ang application work ay nagsisimula sa isang tinukoy na boot chain, configuration ng device at diagnostic na diskarte. Pinipili ang Linux, RTOS at magkahalong arkitektura mula sa workload sa halip na gamitin bilang default.
Itinuturing na mga hadlang sa arkitektura ang malawakang-input na conversion, isinasagawang transient, heat transfer, pagpapanatili ng connector, pagpasok at EMI. Ang enclosure ay bahagi ng thermal at electrical system.
Ikumpara ang event-based at machine vision gamit ang mga frame ng larawan ayon sa latency, gawi ng data, content ng imahe at mga trade-off ng integration para sa mga autonomous edge system.
Basahin ang tala →Isang praktikal na gabay sa paghahati ng edge AI mga workload sa FPGA, NPU, MPU at MCU na mga mapagkukunan ayon sa latency, kapangyarihan at mga pangangailangan ng software.
Basahin ang tala →Mga pagsasaalang-alang sa engineering para sa masungit na fanless edge na mga computer: power transient, thermal path, connector, EMI, software at production test.
Basahin ang tala →