边缘 AI 硬件是指直接在本地设备（如传感器、摄像头或嵌入式系统）上运行机器学习模型，而不是依赖云服务器的专用计算设备。这些硬件组件平衡了性能、能效和成本，以实时处理图像识别、语音处理或预测性维护等任务。主要类型包括 CPU、GPU、FPGA、ASIC 和微控制器，每种类型都适合基于计算需求和约束的不同用例。
CPU（中央处理器）是大多数边缘设备中使用的通用处理器，例如 Raspberry Pi 或基于 Intel 的系统。虽然它们没有针对 AI 进行优化，但可以使用 TensorFlow Lite 等框架运行轻量级模型。 GPU（图形处理器），如 NVIDIA 的 Jetson 系列，提供用于处理更繁重工作负载的并行处理，使其成为需要高吞吐量（例如视频分析）的任务的理想选择。 FPGA（现场可编程门阵列），如 Xilinx 的 Zynq UltraScale+，通过允许开发人员为特定的 AI 算法重新配置硬件逻辑来提供灵活性，从而优化速度和功耗。 ASIC（专用集成电路），如 Google 的 Edge TPU 或 Apple 的 Neural Engine，是为 AI 任务定制的，可为固定工作负载提供高效率（例如，智能扬声器中的关键词检测）。微控制器（例如 Arm Cortex-M 系列）处理超低功耗应用，使用 TinyML 等框架在可穿戴设备等设备上运行微型 ML 模型。
在选择硬件时，开发人员必须考虑权衡。 ASIC 和 FPGA 提供高性能，但缺乏算法更改的灵活性。 GPU 平衡了功耗和多功能性，但消耗更多能量。微控制器优先考虑能效而不是计算能力。 ONNX Runtime 或 TensorFlow Lite Micro 等工具可帮助在这些平台上部署模型。例如，安全摄像头可以使用 Edge TPU 进行快速对象检测，而传感器节点可以依靠 Cortex-M4 在硬币大小的电池上运行预测性维护模型。了解这些选项可确保开发人员选择与其应用的延迟、准确性和功率要求相符的硬件。