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工业嵌入式计算机系统介绍

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嵌入式计算机系统无处不在。如果

去过一家超级市场,并且注意到墙上有售货亭机,那么这些售货亭很有可能由嵌入式计算机供电。

本文将介绍

有关嵌入式

PC

和计算机所需的一切知识。

什么是

嵌入式计算机

嵌入式计算机是一种专用计算机系统,通常被描述为较大机器或系统中的单个系统。嵌入式计算机用于运行特定的应用程序以执行预定的功能。嵌入式计算系统与普通的消费者级台式计算机具有许多相同的部分。这些部分包括

CPU

GPU

RAM

和存储设备。但是,主要区别在于嵌入式系统利用工业级组件,这些组件可使系统承受恶劣的工作条件。

嵌入式

PC

随处可见。它们用于车辆,交互式信息亭机,工厂自动化生产线,安全和监视系统以及许多其他设备中。那么,什么是嵌入式计算机,它们如何工作以及嵌入式计算机的一些示例?我们将在以下各节中回答所有这些问题。

嵌入式计算机主要有两种类型,即

SoC

(片上系统)嵌入式

PC

,其中

CPU

GPU

,芯片组和

I / O

构建在单个硅基板上。另一方面,插槽

嵌入式计算机

将诸如带有专用

PCH

GPU

CPU

等组件安装到主板上以提高性能。

对于简单的入门级工作负载,

SoC

往往功耗较低。尽管如此,

SoC

Socket PC

都是为特定工业工作负载而设计的,例如工业自动化和控制,自动驾驶汽车,

物联网

网关

,医学影像,自助服务终端机,智能自动售货机和数字标牌。

通常,嵌入式计算机的设计和制造要严格,因为它们通常部署在恶劣的环境中,例如室外数字标牌和杂物重的工厂车间。因此,他们必须能够应对这种挑战性环境中的部署。因此,大多数坚固耐用的嵌入式

PC

的设计和制造都可以承受频繁的冲击,振动,灰尘,湿度和极端温度。

嵌入式计算机可以部署在室内,在室温环境中以及在极端温度条件下的室外环境中使用,例如温度达到

-40?C

的低温环境以及在高温下达到

85?C

的高温环境。

嵌入式计算机的主要组件是什么?

嵌入式

PC

使用以下组件制成:

1

CPU

(处理器)

嵌入式计算机

的主要组件是

CPU

,通常称为处理器。

CPU

负责执行计算机的计算任务。选择解决方案时,应考虑所需的处理能力。如果希望系统执行入门级工作负载,则可以选择低功耗,高效的

SoC

解决方案,例如

Intel?Celeron?J1900

,它具有执行简单工作负载的功能。但是,如果您希望系统执行复杂的工业工作负载,则应选择一种插槽解决方案,因为通常可以使用功能强大的

Intel?Core?i3

i5

i7

处理器对其进行配置。也就是说,无论您选择使用

SoC

解决方案还是套接字解决方案,两者都可以被被动冷却,从而创建了一个坚固的系统,可以在具有挑战性的环境中进行部署。

另外,值得注意的是,

OEM

厂商通常会跳过处理器,因为他们想降低嵌入式

PC

的成本。但是,为系统供电不足会导致性能下降,从而减慢组织的工作流程。因此应始终使用适当的

CPU

配置系统。

2

助力边缘的性能加速器

可以将某些性能加速器添加到嵌入式计算机中,以加速人工智能(

AI

),机器学习(

ML

)和深度学习(

DL

)工作负载。

A.GPU

(图形处理单元)

可以将

GPU

添加到嵌入式

PC

中,以加快某些应用程序的性能。例如,

GPU

能够加速人工智能和机器学习工作负载,因为它们能够处理和处理比

CPU

大得多的数据块。此外,

GPU

在执行

AI

工作负载时比

CPU

效率高得多,因为它们具有比

CPU

多得多的内核,可以执行并行计算,而

CPU

非常适合顺序计算。

GPU

非常适合自动驾驶汽车,医学成像,基于视觉的质量保证以及其他各种图形密集型任务。此外,由于部署在边缘的嵌入式解决方案靠近数据生成源,因此部署在边缘的嵌入式解决方案可以低延迟实时处理关键任务数据。

B. VPU

(视觉处理单元)

此外,可以将

VPU

添加到嵌入式计算机中,以加速机器视觉,机器学习,面部和对象识别,

AI

应用程序以及高端图像处理应用程序。

VPU

通过承担通常由处理器执行的工作负载并在视觉处理单元(

VPU

)本身上执行工作,而同时使用的功耗要少于

GPU

来执行同一任务所需的功耗。边缘计算和更多的机器智能推动了对近数据性能加速器的需求。

C. FPGA

(现场可编程门阵列)

FPGA

(现场可编程门阵列)是可以根据需要进行编程的集成电路。由于

FPGA

具有加速

AI

ML

(机器学习)和

DL

(深度学习)工作负载的能力,因此通常被添加到嵌入式计算机中。而且,它们提供的性能优于

GPU

,从而显着加速了组织的整个

AI

工作流程,而功耗却低于

GPU

。由于

FPGA

具有针对各种市场的可编程特性,因此在计算系统中特别受益。

D. NVMe

计算存储设备(

CSD

此外,可以将

NVMe

计算存储添加到嵌入式系统中,以加速某些工作负载。通过计算存储,可以在存储设备级别处理数据。这减少了必须在存储设备和计算平面之间传输的数据量。这样,通过消除存储到处理器的瓶颈,

CSD

可以显着增加数据密集型工作负载,而不是计算密集型。

3

RAM –

系统内存

RAM

也是大多数嵌入式计算机的重要组成部分。

RAM

(随机存取存储器的缩写)用于存储系统需要快速访问的数据。将数据加载到

RAM

后,计算机可以从中快速检索所需的信息。使用

RAM

是因为它比

SSD

和其他存储设备要快得多。通常,添加到设备的

RAM

越多,它就会变得越快,响应越快。另外,添加到系统的

RAM

越多,同时运行多个应用程序时系统的性能越好。

具有更多

RAM

的设备速度更快,因为它们可以更快地访问信息,因此花费更少的时间来尝试从硬盘驱动器或固态驱动器中查找信息。也就是说,

RAM

是易失性的内存类型,这意味着它在每次关闭系统时都会重置,从而清除曾经加载到其上的数据。这是

SSD + HDD

RAM

内存之间的主要区别。

SSD

HDD

提供长期的数据存储,而

RAM

提供短期的数据存储。

4、

储存

嵌入式系统中常见的第三个组件是存储。嵌入式系统必须能够存储数据。因此,通常使用

HDD

(硬盘驱动器),

SSD

(固态驱动器)或

M.2 NVMe SSD

对其进行配置。

NVMe SSD

是配置嵌入式计算机的最快类型的存储设备,可提供高达

3500 MB / s

的数据读取速度和高达

2500 MB / s

的读取速度。

也就是说,系统仍可以配置有

SSD

HDD

。常规

SSD

NVMe

选件便宜,并且往往具有更大的存储量,这使它们成为某些组织的有吸引力的选择。而且,

SSD

比传统的

HDD

快得多,因为它们将数据存储在

NAND

芯片上,这使它们的读写数据比传统的硬盘快得多。

但是,某些客户仍在使用硬盘驱动器,因为它们以诱人的价格提供了大量的数据存储。因此,对于希望在嵌入式设备上存储大量数据的组织,硬盘仍然有意义,因为它们是最便宜的设备存储形式。因此,需要最大数据存储量的组织只能通过使用硬盘驱动器来实现此目的。

SSD

的尺寸已经增加;但是,硬盘仍以最具竞争力的价格提供最大的存储容量。

5

I / O

端口

嵌入式计算机具有丰富的

I / O

端口,允许系统连接到新技术,旧技术,其他设备和传感器以及互联网。特别是对于工业

4.0

,许多嵌入式计算机可以管理和合并来自旧设备和数字设备的工作负载,以提高运营效率。

嵌入式系统上常见的

I / O

端口包括:

USB Type-A

端口

RJ45 LAN

端口

串行

COM

端口

音频输出

/

音频输入端口

HDMI

DP

DVI

端口

GPIO

(通用输入

/

输出)端口

6

冷却液

嵌入式系统可以使用低功耗处理器和功能强大的处理器进行配置。也就是说,无论您选择低功耗处理器还是高性能处理器,嵌入式

PC

都会通过使用散热器进行被动冷却。散热器将热量从内部发热组件散布到外壳上,从而将热量散发到

PC

周围的环境中。坚固耐用的嵌入式

PC

的外部隔层具有鳍片,这些鳍片增加了设备的表面积,从而增强了系统的散热能力。

也就是说,如果您需要一台能够处理诸如

AI

,推理分析或深度学习之类的复杂工作负载的

PC

,则可能必须配置一个包含

GPU

的系统。

GPU

之所以出色,是因为它们可以加速这些工作负载。但是,它们会产生大量热量。因此,没有某种类型的主动冷却功能就无法冷却

GPU

,通常必须对其进行主动风冷以使其正常运行。

因此,配置有

GPU

的系统并非完全无风扇。

CPU

可能仍会无风扇冷却,但是

GPU

将需要主动风冷,这意味着系统将不会完全无风扇。也就是说,带有

GPU

的系统仍然经过严格设计,可以与完全无风扇的系统部署在某些相同的环境中。

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