具有深度学习模型的嵌入式系统应用程序带来了巨大的好处。深度学习嵌入式系统已经改变了各个行业的企业和组织。深度学习模型可以帮助实现工业流程自动化，进行实时分析以做出决策，甚至可以预测预警。这些AI嵌入式系统已被证明可以降低成本并增加各个行业的收入，包括制造工厂，供应链管理，医疗保健等等。本文将介绍有关深度学习嵌入式系统的信息。
深度学习模型是如何创建的？
创建深度学习模型涉及多个阶段，从培训，制作到准备模型，然后再在边缘的嵌入式系统上运行。训练深度学习模型是过程的工作量和时间密集型部分，其中通过提供需要时间和强大计算能力的各种数据集来训练模型。培训的目的是为预期的应用程序创建一个准确的模型。训练完模型后，它将经历评估过程和超参数调整，这是从根本上提高AI模型准确性的过程。在达到某个所需的准确度百分比之后，可以准备进行深度学习模型进行预测，在该模型中最终可以将其与嵌入式系统一起部署在边缘以处理某些应用程序。
为什么要在边缘运行深度学习模型？
最初，深度学习模型在云上运行，使用强大的计算机在大型数据中心中训练深度学习模型。以前，边缘设备的功能不足以训练和运行深度学习模型。但是，强大的性能加速器（如GPU，VPU，多核处理器，NVMe SSD，FPGA和ASIC）的爆炸式增长使AI模型可以由远离云的嵌入式系统运行。这样，它将使解决方案更接近执行应用程序的地方，从而提供各种优势并消除了AI应用程序的瓶颈。
在边缘运行深度学习模型的好处：
1、低延迟
将数据处理从云迁移到边缘的原因之一是延迟。在云上运行深度学习模型的边缘应用程序始终需要24/7的Internet连接才能执行任务。虽然，不能保证持续稳定的互联网连接，尤其是在偏远地区，互联网连接甚至可能不可用。对于需要实时决策的关键任务应用（例如自动驾驶汽车）而言，这可能是一场灾难。
2、低功耗
相比庞大的数据中心需要大量的电源来运行计算机，从而需要更多的电力来冷却数据服务器，相比之下，嵌入式系统的能源效率要高得多。深度学习无风扇嵌入式系统利用被动冷却来冷却内部组件，从而降低了功耗，这对于降低高昂的电力成本非常有用。
3、网络带宽效率
不断向云端发送大量数据存在带宽问题。也就是说，通过在边缘迁移深度学习算法，嵌入式系统不需要持续的Internet连接，并且可以在边缘实时分析实时情况，而仅将重要信息发送到云以进行进一步分析。例如，在边缘运行深度学习嵌入式应用程序的智能监控应用程序可以过滤掉不重要的安全录像，并且仅发送对应用程序有价值的活动录像。
4、强大的隐私和安全性
消除了不断向云发送数据和从云接收数据的需求，降低了数据泄露和个人信息泄漏的风险，这些风险可能危害业务运营。此外，深度学习工业嵌入式系统配置有TPM 2.0，以提供额外的安全性，不仅可以保护来自远程黑客的数据，还可以在硬件处对信息进行加密，以防止发生物理盗窃时的数据泄露。
5、更环保
边缘计算所需的电力更少，这相当于可持续性措施所需的碳足迹也更少。运行深度学习模型的巨大云数据中心需要大量的电力，这会导致过量的CO2排放，这对于环境而言非常不利。具有无风扇设计的深度学习嵌入式系统运行时的电能要少得多，尤其是在没有风扇的情况下，这将带来更好的解决方案可持续性。