为边缘 AI 节点供电：边缘 AI 对供电系统设计的影响

 什么是边缘 AI?

边缘 AI 是将 AI 模型直接部署在位于网络边缘的设备上;此举可通过采用设备上的处理功能来实现低延迟响应，从而减少对云计算的依赖。若将边缘 AI 添加到物联网系统(构成 AIoT(人工智能物联网)系统的组合)中，则还可以分析传感器数据、识别模式、得出推论并在本地层面做出决策，从而尽量减少数据过载;然后，只需要通过网关传输相关结果。边缘 AI 可以最大限度地减少传入和传出云端的数据，优化带宽利用并适应微控制器和 FPGA 等资源受限的边缘设备。

边缘 AI 应用的其他示例包括智能相机、自动驾驶汽车和医疗保健设备，通过在设备上保留敏感数据来增强隐私性和安全性。

边缘 AI 供电挑战

边缘 AI 设备将搭载性能越来越强大的处理器，以在本地处理复杂的计算。电源设计一直在不断发展，以支持这些增强的处理功能，同时提供稳定充足的电源来提升先进边缘 AI 硬件的性能。

下面是边缘 AI 系统对供电系统提出的挑战和需求示例：

电源效率：边缘 AI 设备需要优先考虑效率和低功耗的电源。设计人员侧重于创建节能解决方案，以最大限度地延长电池供电的边缘设备的使用寿命，并最大限度地减少互联系统的能源足迹。

紧凑的外形和散热效率：在许多边缘计算环境中，固有的空间限制要求电源具有紧凑的外形和出色的散热效率。

供电系统采用更小巧、更轻便且可进行有效热管理的电源，从而应对在不同环境中运行的边缘设备的散热挑战。设计必须与边缘设备的尺寸规格兼容，以满足部署在网络边缘的各种设备和系统的需求。

边缘集群的可扩展性：边缘 AI 通常需要部署互连设备集群或网络。电源设计在不断发展，以期满足边缘集群的可扩展性需求，同时提供可有效扩展的模块化解决方案，从而满足不断扩展的边缘计算基础设施的电源需求。

智能电源管理：由于动态工作负载具有不断变化的电源需求，因此边缘设备通常需要具备自适应电源管理功能。智能电源管理功能将成为电源设计不可或缺的一部分，以便于根据不同组件的实时需求动态分配电源。这种适应能力可优化边缘 AI 系统的能耗。

面向边缘的冗余：可靠性对于边缘 AI 系统至关重要，特别是在远程或任务关键型场景中。电源设计不断增加面向边缘的冗余，确保即使在发生电源故障的情况仍能持续运行。这些冗余设计对于保持边缘部署的可靠性并尽量减少停机时间至关重要。

集成边缘分析功能：边缘 AI 的电源将集成边缘分析和监视功能。这种集成支持实时了解功耗、效率和系统运行状况，有助于进行主动维护，并根据边缘设备的独特使用模式优化电源性能。

边缘 AI 的定制化和适应能力：边缘 AI 的应用范围十分广泛，电源设计的可定制性和适应能力日益增加，以满足不同边缘用例的特定需求。这种灵活性便于针对不同边缘 AI 部署的独特需求量身定制电源解决方案。

在边缘 AI 设计中使用电源数字通信总线的优势

如果在电源中集成数字通信接口，则可将电源无缝地融入到边缘 AI 设计中。结合了机器学习算法后，电源如今在整个系统中起着积极作用：提供有关电源使用情况的数据;辅助电源管理;并实现冗余运行。

电源管理 (PM) 总线协议对 AIoT 应用非常有利：不仅可以远程开启或关闭数字电源或将其置于待机状态以节约电源，PM 命令集还支持远程调节输出电压、远程设置电流和功率限值，以及监视交流输入线路和电源温度。此外，还可以查询电源内部存储器中的当前和历史错误代码。

RECOM 提供一系列带有 PM 总线接口的电源，可以无缝集成到 AIoT 系统中。RACM1200 系列提供最高 1200 V(无风扇时为 1000 W)的电源;24 V 或 48 V 输出;以及负载达到 15% 时，效率超过 90%。配有 PMB 选件的型号可提供最高 100 kHz 的 PM 总线通信，并且随附全套命令，包括开/关控制、电压和电流测量、状态指示、故障报告等。

携手 RECOM 开发边缘 AI 电源

边缘 AI 的兴起正在重塑电源设计，其注重效率、可扩展性和适应能力。随着边缘 AI 应用的日益普及，电源在保证位于网络边缘的设备的可靠和最优运行方面发挥着至关重要的作用。设计人员一直在积极应对边缘 AI 带来的独特挑战，致力于提供可满足这一不断变化且快速发展的领域需求的电源解决方案。RECOM 的 RACM 1200 电源包含一个 PM 总线接口，便于融入到边缘 AI 设计中。