工业GPU嵌入式计算机有利于边缘计算的四种方式

工业4.0将是未来基础设施投资的最大领域之一，以改善和建设一个现代化的、可操作的工厂，跟上我们每天使用的先进技术。如今，每一个现代化的生产设施都是通过一个由相互连接的设备组成的大型网络来监控和传递来自每个过程的信号数据，从而改善质量控制、过程优化并减少浪费。

工业GPU嵌入式计算机可以使边缘计算受益的4种方式
传统上，在智能工厂中，连接的传感器后面是边缘设备，这些设备用作网关，将数据传输到其他地方进行总结和分析。中央服务器可以对过程控制采取集中行动，但是这种方法的改进将是开发边缘设备，以减少对云处理的依赖。通过提高边缘计算机的性能和功能，可以应用新的和创新的应用。本地化处理和提高性能意味着在自动驾驶、先进的信号处理和全面的工厂自动化方面取得突破。

工业4.0应用程序可以使用以下优点：
1.缩短响应时间
通过使系统能够在本地执行计算密集型任务，例如机器视觉或人工智能，我们可以大大减少总体响应时间。单位不再需要收集数据并通过云进行处理，然后等待返回结果。现在可以对数据进行局部处理并获得实时结果，以提高工厂环境中的总体效率。

2.增强的安全性
网络安全的主要原则之一是尽可能在当地存储数据。每当需要通过电话或空中传输数据时，数据都可能被截获。即使数据是高度加密的，攻击者也可以监视数据传输的频率和数量。从那里，攻击者可以推断设备的用途，并使用此知识攻击网络上其他易受攻击的组件。通过将数据保存在本地，这可以用来防止中间攻击，攻击者将自己置于设备和云的中间。这允许攻击者监视所有数据流，甚至可能修改恶意数据或将恶意数据注入流。

3.网络流量减少
通过大幅度减少通过云传输的数据量，智能边缘系统可以帮助改善整体网络拥塞和延迟。随着对数据质量的需求（1080P，4K甚至8K视频流）的扩大，即使是最强大的网络基础设施，网络通信量也可能不堪重负。这个解决方案可能不会花更多的钱来增加额外的网络容量，而是寻找一种经济的方法来减少整个网络流量。

4.M2M通讯
机器对机器的通信允许设备之间的通信不需要人工干预。但要做到这一点，该设备需要足够的智能和处理能力来分析任何给定的任务，并将结果传递给另一个系统而不依赖云。通过消除任何类型的人机交互需求，大大缩短了系统的响应时间。这样，每个设备都可以实时操作和互动。