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人工智能(AI)在嵌入式计算系统中的应用

2023-06-08 00:31:00

人工智能（AI）它是一种数据密集型计算密集型技术。在嵌入式计算系统中，通常需要在微处理器或微处理器中进行托管FPGA推理引擎检测一组数据中的模式。数据中的模式由连接性和硬件限制决定。AI在网络边缘处理系统的部分或全部神经网络。这需要本地存储高数据容量。

鉴于典型的边缘计算应用程序处理的大量数据，最适合本地数据存储的设备类型将提供几十种GB存储容量的固态磁盘（SSD）。

然后，物联网和嵌入式系统开发人员指定了边缘计算应用程序SSD需要考虑哪些关键问题？人们很容易认为存储是一个简单的功能，而存储是一个简单的功能。SSD缺乏智能的微控制器或BD6067GU-E2微处理器。事实并非如此。-SSD必须能够在维护应用程序的数据安全性和完整性方面发挥积极作用。

指定嵌入式计算系统SSD工程师可以了解高级SSD受益于部署功能和技术，以确保用户数据和代码不受攻击或损坏。

与敌意世界相连

实施边缘计算系统AI系统通常是任务或安全的关键。汽车就是这样。驾驶员辅助系统可以检测行人以挽救生命。在工业环境中，根据状态监控机器AI系统在维持生产线运行中起着至关重要的作用。

因此，对AI对系统所依赖的存储数据的任何威胁都是对整个系统的威胁。任何网络系统都容易受到黑客、商业竞争对手、犯罪和敌对国家等一系列代理人的攻击。

对存储数据的所有威胁都可以通过应用现代安全对策来防止：

设备身份验证可以防止未经授权的设备修改或更换存储数据

静态数据和设备之间传输的数据加密意味着只有授权用户才能读取解密钥

然而，边缘计算系统运行的数据风险不仅仅来自安全威胁。操作环境也可能破坏储存。SSD数据完整性：极端温度、冲击、振动和意外断电都会导致数据位丢失或损坏。

存储市场为安全性和完整性设定了新的基准

大多数基于AI嵌入式系统的安全性或任务的关键性质意味着用户需要最强的保证来确保SSD保护其免受网络攻击，不丢失或损坏数据。

由于两个原因，这一要求近年来变得越来越难以实现。首先，黑客和网络犯罪分子绕过安全保护的方法变得越来越复杂。保护数据窥探或篡改的行业标准是什么AES加密算法SSD中实现AES在加密过程中，所有数据都可以安全地存储在加密状态下。这为想要窃取或查看存储数据的攻击者提供了一个几乎牢不可破的障碍。

今天的第二个挑战来自现代高密度SSD存储阵列类型。提供高达1个紧凑的芯片形状TB嵌入式高存储容量SSD包括最新的三级单元（TLC）或四级单元（QLC）NAND闪存技术。

旧单级单元（SLC）NAND与存储器相比，TLC和QLCNAND存储密度较高，但其固有的鲁棒性较差。在这里。TLC和QLCNAND在阵列中，重复编程/擦除周期和高温操作的影响会增加出错率和数据丢失的风险。

为了应对这些影响，今天SSD部署高级纠错码（ECC），用于检测和纠正TLC或QLCNAND在读取或写入内存操作过程中出现的位错误(见图1)。

SSD为了保护数据在高工作温度或多个编程/擦除周期后不丢失，也可以采取复杂的措施。SSD智能传感器可以检测到危险的存储单元，并自动充电。SSD根据编程/擦除周期数、工作温度史、位错频率和严重程度，该技术使用复杂的算法来配置充电操作的时间顺序。

固件安全、牢固SSD关键功能

虽然说明了SSD硬件组件，但不显示最重要的部件：控制系统操作的固件。每个部分。SSD包括固件在内的数据搜索、数据检索、数据分配到存储块等基本功能。

但是最先进的SSD固件执行一系列复杂功能：

提高数据安全性

通过管理ECC保持软件的数据完整性

通过管理NAND延长数据保留期的物理状态和刷新风险数据

SSD固件配置方便，因此其执行功能可以高度适应每一个SSD暴露条件-物理因素，如温度和功率循环，以及逻辑因素，如数量和类型的程序和擦除操作。

对于嵌入式系统开发人员来说，这意味着SSD固件和硬件规格一样重要。一个模型SSD在重要参数中，固件与另一要参数中起着重要作用。

在不良运行条件下，高性能固件还可以控制关键环保功能的运行，保证数据的完整性。SSD固件可以实现数据刷新操作，以便在意外断电时保存并传输到NAND或从NAND数据由闪存阵列传输。

关键应用程序数据的全面保护

在汽车、工业、消费或医疗系统中，边缘计算系统处理大量关键数据可能是任务或安全的关键，也可能受到深刻隐私问题的影响。

对数据的威胁适用于存储SSD中等数据也适用于设备SoC，所有应用程序数据都通过了这个应用程序数据SoC传递。这意味着SSD需要全面的安全和环保功能。

系统开发人员将从嵌入式计算中获益SSD仔细评估，以确保它们为存储的数据提供全面的加密，并为存储提供全面的加密TLC或QLCNAND这种数据具有强大的纠错功能和复杂的监测和数据保护功能，以保持数据的完整性，这些数据存储在高温或重复编程/擦除周期中。